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この素敵な答えに従って、2x2 デザインで分割ヴァイオリン プロットを生成しました

ここで、これらのデータがさまざまな被験者で繰り返し測定されたものであると想像してください。さらに、個々のデータを散布図にプロットしたいと思います (プロットが忙しすぎる可能性があることはわかっています。最初にそれを確認したいと思います)。

私はほとんどそこにいますが、おそらく簡単に修正できる小さなエラーがあります. これを行うためのより良い方法がある場合に備えて、実際の例全体を含めます。

この最初の部分は、前の質問から直接コピーしました。

library(dplyr)
library(ggplot2)

set.seed(20160229)

subj各被験者の平均をプロットしたいので、データフレームに追加しました

my_data = data.frame(
  y=c(rnorm(1000), rnorm(1000, 0.5), rnorm(1000, 1), rnorm(1000, 1.5)),
  x=c(rep('a', 2000), rep('b', 2000)),
  m=c(rep('i', 1000), rep('j', 2000), rep('i', 1000)),
  subj=c(rep(c(rep('1',200),rep('2',200),rep('3',200),rep('4',200),rep('5',200)),4))
)

pdat <- my_data %>%
  group_by(x, m) %>%
  do(data.frame(loc = density(.$y)$x,
                dens = density(.$y)$y))

pdat$dens <- ifelse(pdat$m == 'i', pdat$dens * -1, pdat$dens)
pdat$dens <- ifelse(pdat$x == 'b', pdat$dens + 1, pdat$dens)


ggplot(pdat, aes(dens, loc, fill = m, group = interaction(m, x))) + 
  geom_polygon() +
  scale_x_continuous(breaks = 0:1, labels = c('a', 'b')) +
  ylab('density') +
  theme_minimal() +
  theme(axis.title.x = element_blank())

これまでのところ、うまく機能します。今、各被験者の平均値を追加しようとしています

meanY = aggregate(y ~ x + m + subj, my_data, mean, drop=TRUE)


ggplot(pdat, aes(dens, loc, fill = m, group = interaction(m, x))) + 
  geom_polygon() +
  geom_point(data=meanY, aes(fill = m, group = interaction(m, x))) +
  scale_x_continuous(breaks = 0:1, labels = c('a', 'b')) +
  ylab('density') +
  theme_minimal()

エラーが発生します：Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'dens' not found

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私が正しく理解している場合は、次のように指定する必要がありxます。ygeom_point

ggplot(pdat, aes(dens, loc, fill = m, group = interaction(m, x))) + 
  geom_polygon() +
  scale_x_continuous(breaks = 0:1, labels = c('a', 'b')) +
  ylab('density') +
  theme_minimal() +
  theme(axis.title.x = element_blank()) +
  geom_point(data = meanY, aes(x = ifelse(x == "a", 0, 1), y = y, fill = m, group = interaction(m, x)), shape = 21, colour = "black", show.legend = FALSE)

ここに画像の説明を入力

于 2016-07-26T14:01:46.693 に答える