#r #ggplot2 #bar-chart #statistical-test
#r #ggplot2 #гистограмма #статистический тест
Вопрос:
Я пытаюсь построить гистограмму в R с 4 независимыми переменными — временем (t1, t2), группой (1,2,3,4,5), расстоянием (дальним и ближним) и сигналом (допустимым и недопустимым) с RT в качестве зависимой переменной. Для того же я использовал следующий код
ggplot(b, aes(x=cue, y=RT, fill = cue))
geom_bar(stat="identity", position = position_dodge(), width = .9)
facet_grid(group~time, space="free_x")
geom_errorbar(aes(ymin= RT-se, ymax = RT se), width = 0.2, color = "BLACK", position=position_dodge())
coord_cartesian(ylim = c(200,1500)) theme(legend.title = element_blank())
При запуске кодов в R я получаю следующий график
Постройте здесь — гистограмма
Возможно ли изменить cue (допустимый / недопустимый, а также расстояние (ближний / дальний) по убыванию (оба должны выполняться вместе).
Кажется, что столбцы ошибок смещены от центра, как мне это исправить? Кроме того, могу ли я статистически сравнить два элемента (например, сравнивая действительные и недействительные в группе 1, time1) и обозначить их на графике?
Набор данных выглядит примерно так для каждого участника:
| участник | реплика | расстояние | RT | время | Группа |
|---|---|---|---|---|---|
| P1 | допустимо | далеко | 1461 | T1 | 4 |
| P1 | неверно | рядом | 1416 | T1 | 4 |
| P1 | неверно | рядом | 1409 | T1 | 4 |
| P1 | неверно | далеко | 1351 | T1 | 4 |
# —— Обновленный запрос
Я обновил график, как показано здесь, новый график. Полосы ошибок кажутся слишком маленькими, чтобы их можно было увидеть. Почему это так?
Я хочу сравнить допустимые и недопустимые переменные для каждой категории. То есть сравните допустимые и недопустимые для ближних и дальних категорий для каждой группы.
Это коды, которые я использовал до сих пор:
summarySE <- function(data=NULL, measurevar, groupvars=NULL, na.rm=FALSE,
conf.interval=.95, .drop=TRUE) {
# New version of length which can handle NA's: if na.rm==T, don't count them
length2 <- function (x, na.rm=FALSE) {
if (na.rm) sum(!is.na(x))
else length(x)
}
# This does the summary. For each group's data frame, return a vector with
# N, mean, and sd
datac <- ddply(data, groupvars, .drop=.drop,
.fun = function(xx, col) {
c(N = length2(xx[[col]], na.rm=na.rm),
mean = mean (xx[[col]], na.rm=na.rm),
sd = sd (xx[[col]], na.rm=na.rm)
)
},
measurevar
)
# Rename the "mean" column
datac <- plyr::rename(datac, c("mean" = measurevar))
datac$se <- datac$sd / sqrt(datac$N) # Calculate standard error of the mean
# Confidence interval multiplier for standard error
# Calculate t-statistic for confidence interval:
# e.g., if conf.interval is .95, use .975 (above/below), and use df=N-1
ciMult <- qt(conf.interval/2 .5, datac$N-1)
datac$ci <- datac$se * ciMult
return(datac)
}
data<- read.table("trialdata.csv", header=TRUE, sep=",")
b<- summarySE(data, measurevar="RT", groupvars=c("cue", "distance", "time", "group"))
b %>%
mutate(cue = fct_rev(cue)) %>% mutate(distance = fct_rev(distance))%>%
ggplot( aes(x=distance, y=RT, fill = cue))
geom_bar(stat="identity", position = "dodge", width = 0.5)
facet_grid(group~time, space="free_x")
geom_errorbar(aes(ymin= RT - se, ymax = RT se), width = 0.08, color = "BLACK", position = position_dodge(0.5))
scale_fill_manual(values = c( "grey", "dimgrey" ),
labels = c("valid", "invalid"))
Что еще я должен сделать, чтобы включить статистические сравнения?
Комментарии:
1. Можете ли вы опубликовать свои исходные данные? Я создал фиктивный набор данных, но не могу воспроизвести вашу проблему. Возможно, это проблема с очисткой данных.
2. Номер группы все тот же?
3. эти данные относятся только к одному участнику. в программе около 20 участников, и у каждого участника около 360 испытаний (180 в t1, 180 в t2)
4. Теперь у вас есть 9 записей с одинаковыми участниками, сигналами, расстоянием, временем и группой! вы хотели построить их среднее значение со стандартным отклонением?
5. @masher что можно сделать для включения статистики?
Ответ №1:
#—————————
Ответ после редактирования вопроса.
Выравнивание полосы ошибок выполняется вызовом position_dodge . Недопустимое / допустимое переупорядочение — это вызов fct_rev . Статистическое сравнение зависит от того, что вы на самом деле хотите показать, а затем попытайтесь выяснить, как вы хотите это показать.
library(tidyverse)
b <- tribble(
~participant, ~cue, ~distance, ~RT, ~time, ~group,
"P1", "valid", "far", 1461, "T1", 4,
"P1", "invalid", "near", 1416, "T1", 4,
"P1", "invalid", "near", 1409, "T1", 4,
"P1", "invalid", "far", 1351, "T1", 4,
"P1", "invalid", "far", 1391, "T1", 4,
"P1", "invalid", "far", 1365, "T1", 4,
"P1", "invalid", "far", 1385, "T1", 4,
"P1", "invalid", "near", 1465, "T1", 4,
"P1", "valid", "near", 1451, "T1", 4,
"P1", "valid", "near", 1397, "T1", 4,
"P1", "valid", "far", 1466, "T1", 4,
"P1", "invalid", "far", 1411, "T1", 4,
"P1", "invalid", "near", 1439, "T1", 4,
"P1", "valid", "far", 1328, "T1", 4,
"P1", "valid", "far", 1437, "T1", 4,
"P1", "valid", "far", 1376, "T1", 4,
"P1", "invalid", "far", 1364, "T1", 4,
"P1", "invalid", "near", 1451, "T1", 4,
"P1", "valid", "far", 1461, "T1", 4,
"P1", "invalid", "far", 1441, "T1", 4,
"P1", "valid", "near", 1491, "T1", 4,
"P1", "valid", "near", 1385, "T1", 4,
"P1", "valid", "near", 1553, "T1", 4,
"P1", "invalid", "far", 1484, "T1", 4,
"P1", "valid", "far", 1449, "T1", 4,
"P1", "invalid", "near", 1361, "T1", 4,
"P1", "invalid", "near", 1399, "T1", 4,
"P1", "invalid", "near", 1389, "T1", 4,
"P1", "valid", "near", 1378, "T1", 4,
"P1", "valid", "near", 1365, "T1", 4,
"P1", "valid", "far", 1465, "T1", 4,
"P1", "valid", "near", 1333, "T1", 4,
"P1", "valid", "near", 1340, "T1", 4,
"P1", "invalid", "far", 1347, "T1", 4,
"P1", "valid", "far", 1375, "T1", 4,
"P1", "valid", "near", 390, "T2", 4,
"P1", "invalid", "far", 394, "T2", 4,
"P1", "invalid", "near", 374, "T2", 4,
"P1", "valid", "far", 363, "T2", 4,
"P1", "valid", "near", 342, "T2", 4,
"P1", "invalid", "far", 421, "T2", 4,
"P1", "invalid", "near", 398, "T2", 4,
"P1", "invalid", "near", 419, "T2", 4
)
b %>%
group_by(participant, cue, distance, time, group) %>%
summarise(RT_mean = mean(RT),
RT_sd = sd(RT)) %>%
filter(participant == "P1") %>% #not strictly necessary in this instance, but will be in general.
mutate(cue = fct_rev(cue)) %>%
ggplot(aes(x=cue, y=RT_mean, fill = distance))
geom_bar(stat="identity", position = position_dodge(), width = .9)
facet_grid(group~time, space="free_x")
geom_errorbar(aes(ymin= RT_mean - RT_sd, ymax = RT_mean RT_sd),
width = 0.2, color = "BLACK",
position=position_dodge(0.9)) #the 0.9 here should the same value as the width in geom_bar
# to keep the error bar centred.
coord_cartesian(ylim = c(200,1500)) theme(legend.title = element_blank())
#> `summarise()` regrouping output by 'participant', 'cue', 'distance', 'time' (override with `.groups` argument)
Создано 2021-01-27 пакетом reprex (версия 0.3.0)
#—————————
Оригинальный ответ
Я создал фиктивный набор данных и думаю, что у вас может возникнуть проблема с качеством данных. Посмотрите, что первые две строки b имеют одинаковый сигнал, время и группу, но разные RT. Можете ли вы опубликовать свои исходные данные?
Порядок «допустимый» / «недопустимый» может быть изменен с помощью пакета forcats, как в моем втором примере.
library(tidyverse)
cue <- c("invalid", "invalid","valid","invalid","valid","invalid","valid","invalid","valid")
time <- c("T1", "T1","T1","T2","T2","T1","T1","T2","T2")
group <- c(1, 1,1,1,1,2,2,2,2)
RT <- c(1000, 1200,1300,400,500,700,800,300,400)
ci <- c(50, 100,100,100,100,50,50,50,50)
b <- tibble(cue,time,group,RT,ci)
b
#> # A tibble: 9 x 5
#> cue time group RT ci
#> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 invalid T1 1 1000 50
#> 2 invalid T1 1 1200 100
#> 3 valid T1 1 1300 100
#> 4 invalid T2 1 400 100
#> 5 valid T2 1 500 100
#> 6 invalid T1 2 700 50
#> 7 valid T1 2 800 50
#> 8 invalid T2 2 300 50
#> 9 valid T2 2 400 50
ggplot(b,aes(x=cue, y=RT, fill = cue))
geom_bar(stat="identity", position = position_dodge(), width = .9)
facet_grid(group~time, space="free_x")
geom_errorbar(aes(ymin= RT - ci, ymax = RT ci), width = 0.2, color = "BLACK", position=position_dodge())
coord_cartesian(ylim = c(200,1500)) theme(legend.title = element_blank())
#reverse the order of the "invalid"/"valid"
b %>%
mutate(cue = fct_rev(cue)) %>%
ggplot(aes(x=cue, y=RT, fill = cue))
geom_bar(stat="identity", position = position_dodge(), width = .9)
facet_grid(group~time, space="free_x")
geom_errorbar(aes(ymin= RT - ci, ymax = RT ci), width = 0.2, color = "BLACK", position=position_dodge())
coord_cartesian(ylim = c(200,1500)) theme(legend.title = element_blank())
Создано 2021-01-27 пакетом reprex (версия 0.3.0)
Комментарии:
1. Извините, я полностью пропустил переменную в наборе данных. Мне нужно добавить к этому еще одну независимую переменную, расстояние — дальнее и ближнее. Я отредактирую вопрос и добавлю детали
2. Это будет проблемой. Вам нужно будет отфильтровать это перед построением графика.
3. Я отфильтровал данные и удалил выбросы. Как я могу добавить новую переменную?
4. Я попробовал мутировать fn, но получил ошибку.
Error: Problem withмутировать ввод ().cuex не удалось найти функцию «fct_rev», которую я ввелcuefct_rev(cue). `5. а ты
library(tidyverse)? Похоже, вы не загрузили библиотеку forcats.