如何创建显示均值和标准差的箱线图以及点的散点图

Question

我正在尝试通过修改下面的代码来创建显示均值和标准差的箱线图以及软件 R 中点的散点图。

library(ggplot2)

# create fictitious data
a <- runif(10)
b <- runif(12)
c <- runif(7)
d <- runif(15)

# data groups
group <- factor(rep(1:4, c(10, 12, 7, 15)))

# dataframe
mydata <- data.frame(c(a,b,c,d), group)
names(mydata) <- c("value", "group")

# function for computing mean, DS, max and min values
min.mean.sd.max <- function(x) {
  r <- c(min(x), mean(x) - sd(x), mean(x), mean(x) + sd(x), max(x))
  names(r) <- c("ymin", "lower", "middle", "upper", "ymax")
  r
}

# ggplot code
p1 <- ggplot(aes(y = value, x = factor(group)), data = mydata)
p1 <- p1 + stat_summary(fun.data = min.mean.sd.max, geom = "boxplot") + geom_jitter(position=position_jitter(width=.2), size=3) + ggtitle("Boxplot con 
   media, 95%CI, valore min. e max.") + xlab("Gruppi") + ylab("Valori")

这是我的数据集：

number  name    percent
1   CD1_lung1   0.824214533
3   CD1_lung2   1.118706494
5   CD1_lung3   1.271139637
7   CD1_lung4   0.785939335
9   CNR_20  0.592576592
11  CNR_lung    1.764129689
13  CNR_2   0.643293719
2   Gpc_KO1_lung    0.730014957
4   Gpc_KO2_lung    0.679556429
6   Gpc_KO3_lung    1.00910329
8   KO12    1.074708817
10  Gpc1_hom_lung   1.86280637
12  KO35    0.521546931
14  KO45    0.486304707

我使用 read.table("C:/Users/me/Desktop/WB0823_m1/wb0823R.txt", header = TRUE) 将它加载到 R 中但是，由于我对使用 R 非常陌生，因此我一直坚持下一步该做什么。如果有更简单的方法可以在 MATLAB 或 Stata 中创建此箱线图，我也想知道！这两个软件中的任何一个我都无法弄清楚。

Answer 1

您只需将数据读入 R 并决定将哪些人分组，然后其余代码就可以工作了。要编辑情节，ggplot2 有一个有用的网站：http://ggplot2.tidyverse.org/reference/。这应该可以帮助您开始：

library(ggplot2)

#read data into R (I just pasted your data into a blank text file)
mydata <- read.table("~/Desktop/tmp.txt",header=T) 

#add a column to group observations (I guessed here)
mydata$group <- c(1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,3,4,4)

# function for computing mean, DS, max and min values
min.mean.sd.max <- function(x) {
  r <- c(min(x), mean(x) - sd(x), mean(x), mean(x) + sd(x), max(x))
  names(r) <- c("ymin", "lower", "middle", "upper", "ymax")
  r
}

# ggplot code 
ggplot(aes(y = percent, x = factor(group)), data = mydata)+
  ggtitle("Boxplot con media, 95%CI, valore min. e max.")+xlab("Gruppi")+ylab("Valori")+
  stat_summary(fun.data = min.mean.sd.max, geom = "boxplot")+
  geom_jitter(position=position_jitter(width=.2), size=3)