错误：stat_summary 需要以下缺失的美学：y

Question

我正在尝试使用ggplot 创建一个带有置信区间误差线的barplot。本质上，我有一个变量Q1，有 7 个答案选项，我想绘制每个选项的受访者百分比，作为两组（一个和两个）的因素 - 每个组中选择的主题的百分比7 个答案选项中的每一个。

我尝试在ggplot 中将y= count、y=prop 或y=..prop.. 添加到aes，但似乎都不起作用。任何建议表示赞赏。

df5 <- filter(df, Q1!="-99",df$Group=="One"|df$Group=="Two") 

ggplot(data = df5, aes(x = Q1)) + 
 stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar") +
 stat_summary(fun.data = mean_cl_boot, geom = "errorbar", fun.args = list(mult = 1)) +
    geom_bar(aes(label= scales::percent(..prop..),
                   y= ..prop..,fill = df5$Group), position = "dodge")

错误：stat_summary 需要以下缺失的美学：y。

我实际上是在尝试得到类似这样的东西，误差线代表置信区间。

Answer 1

请注意，有一种更好的方式来编写您的第一个选择：

df5 <- df %>% filter(Q1!="-99", Group %in% c("One", "Two"))

我建议您在制作图表之前明确计算统计数据。函数DescTools::MultinomCI() 将完成这项工作（参见文档）

# Reproducible example: random
library(tidyverse)
n <- 1000
df5 <- tibble(
    Q1 = sample(letters[1:7], n, replace=TRUE),
    Group = sample(c("One","Two"), n, replace=TRUE)
    )

library(DescTools)
df_stats <- df5 %>% 
    count(Group, Q1) %>% 
    group_by(Group) %>% 
    do({
        df_grp <- .
        df_grp %>% 
            select(Q1, n) %>%
            bind_cols(as_tibble(MultinomCI(df_grp$n))) %>% 
            rename(prop = est)
    })

如果你想使用条形图：

df_stats %>% 
    ggplot(aes(Q1, y=prop, ymin=lwr.ci, ymax=upr.ci, fill=Group)) + 
    geom_col(position="dodge") + 
    geom_errorbar(position="dodge") + 
    ylim(0, NA)

（请注意，条形图的轴应始终从零开始，因此使用ylim）

但是，为了强调答案中的组间差异，折线图将更具可读性：

df_stats %>% 
    ggplot(aes(Q1, y=prop, ymin=lwr.ci, ymax=upr.ci, color=Group, group=Group)) + 
    geom_line() + 
    geom_errorbar(position="dodge", width=.2) + 
    ylim(0, NA)