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私は、患者のコホート全体の平均 +/- SEM を、xyplot()すべての患者の値を表す上にプロットするように依頼されました。使用されるデータは、手術を受ける患者の術中の心血管所見を表しています。
これは私のdata.frame電話ですdf
dput(df)
structure(list(Name = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L), .Label = c("DE", "JS", "KG", "MK", "TG", "WT"), class = "factor"),
Time = structure(c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 7L, 8L, 1L, 2L, 3L,
4L, 7L, 8L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 7L, 8L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L,
6L, 7L, 8L, 2L, 3L, 4L, 5L, 7L, 8L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L,
7L, 8L), .Label = c("T1", "T2", "T3", "T4", "T5", "T6", "T7",
"T8"), class = "factor"), Dobut = structure(c(1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L), .Label = c("No", "Yes"
), class = "factor"), DobutDose = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
4L, 6L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, 5L, 5L, NA), CI = c(1.4, 2.3, 1.3, 1.8, 2.1,
2, 2.1, 2.1, 2.3, 1.9, 1.6, 2, 2.4, 2.7, 2.6, 2.7, 2.6, 2.3,
2.4, 2.6, 0.9, 2.5, 2.1, 1.6, 1.5, 1.8, 2, 2, 1.9, 2.1, 2.3,
2, 2.4, 2.3, 2.6, 2.4, 2, 2.2, 1.6, 2.1, 2.5, 2.8), SvO2 = c(57L,
65L, 47L, 45L, 51L, 60L, 56L, 70L, 85L, 75L, 79L, 82L, 73L,
77L, 78L, 73L, 71L, 73L, 80L, 74L, 41L, 66L, 51L, 51L, 49L,
54L, 68L, 48L, 80L, 70L, 71L, 69L, 74L, 79L, 77L, 77L, 75L,
74L, 70L, 79L, 80L, 79L), SVRI = c(4000L, 1983L, 4000L, 2444L,
1981L, 2120L, 2514L, 2971L, 2157L, 3747L, 4300L, 3200L, 2867L,
1778L, 1169L, 1215L, 1262L, 1461L, 1600L, 1692L, 4978L, 1760L,
2019L, 2650L, 2827L, 2356L, 1800L, 2840L, 2063L, 2248L, 1948L,
2160L, 1733L, 2296L, 2677L, 2100L, 2640L, 2655L, 3950L, 2210L,
2848L, 2543L), MAP = c(80L, 65L, 86L, 74L, 67L, 65L, 74L,
90L, 70L, 90L, 96L, 94L, 100L, 82L, 60L, 61L, 62L, 62L, 69L,
71L, 70L, 71L, 77L, 73L, 75L, 77L, 61L, 85L, 65L, 74L, 70L,
67L, 69L, 74L, 92L, 71L, 88L, 93L, 89L, 79L, 97L, 97L), CVP = c(10L,
8L, 21L, 19L, 15L, 12L, 8L, 12L, 8L, 11L, 10L, 14L, 14L,
22L, 22L, 20L, 21L, 20L, 21L, 16L, 14L, 16L, 24L, 20L, 22L,
24L, 16L, 14L, 16L, 15L, 14L, 13L, 17L, 8L, 5L, 8L, 22L,
20L, 20L, 21L, 8L, 8L), PAP = c(23L, 22L, 36L, 36L, 34L,
32L, 22L, 33L, 28L, 36L, 36L, 40L, 37L, 37L, 40L, 35L, 35L,
34L, 38L, 36L, 45L, 43L, 55L, 49L, 52L, 54L, 43L, 47L, 27L,
25L, 23L, 22L, 28L, 21L, 20L, 25L, 33L, 33L, 38L, 35L, 33L,
29L), PCWP = c(15L, 11L, 28L, 26L, 23L, 21L, 11L, 26L, NA,
NA, 25L, 25L, NA, 27L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 30L, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, 19L, NA, NA, NA, NA, NA, 16L, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA)), .Names = c("Name", "Time", "Dobut",
"DobutDose", "CI", "SvO2", "SVRI", "MAP", "CVP", "PAP", "PCWP"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -42L))
xyplot変数用に最初に作成したものはCI次のようになります
require(lattice)
xyplot(CI~Time, groups=Name, data=df, ty=c("l", "p"),
+ ,xlab="Measurement Time Point",
ylab=expression("CI"~(l/min/m^"2")), main="Cardiac Index")
次のようにして、コホート全体の平均 (黒い線) を追加することができました。
xyplot(CI~Time, groups=Name, data=df, ty=c("l", "p"),
panel = function(x, y, ...) {
panel.xyplot(x, y, ...)
panel.linejoin(x, y, horizontal = FALSE,..., col="black", lty=1, lwd=4)
}
,xlab="Measurement Time Point",
ylab=expression("CI"~(l/min/m^"2")), main="Cardiac Index")
今、平均の上/下の線として平均に+/- SEを追加したいのですが、これを行う方法がどこにも見つかりません。
私ができることはlatticeExtra、以下のように黄土線 +/- SE を追加するパッケージを使用することですが、それは私が探している正しい数学関数ではありません。2 つの違いを説明するために、平均線をそこに残しました。
require(latticeExtra)
xyplot(CI~Time, groups=Name, data=df, ty=c("l", "p"),
+ panel = function(x, y, ...) {
+ panel.xyplot(x, y, ...)
+ panel.linejoin(x, y, horizontal = FALSE,..., col="black", lty=1, lwd=4)
+ panel.smoother(x,y,se=TRUE, col.se="grey")
+ }
+ ,xlab="Measurement Time Point",
ylab=expression("CI"~(l/min/m^"2")), main="Cardiac Index")
SO とインターネットで広範な検索を実行しましたが、これを行うための適切な機能を見つけることができませんでした。
助けていただければ幸いです。ありがとう。