Я пытаюсь построить гистограмму в R с 4 независимыми переменными - время (t1, t2), группа (1,2,3,4,5), расстояние (далеко и близко) и сигнал (действительный и недействительный) с RT как зависимая переменная. 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
График здесь - столбчатый график
Можно ли переставить реплику (действительную / недействительную, а также расстояние (ближнюю / дальнюю) по убыванию (и то и другое должно выполняться вместе).
Полосы ошибок кажутся не по центру, как это исправить? Кроме того, могу ли я статистически сравнить два элемента (например, сравнение действительного и недопустимого в группе 1, time1) и обозначить их на графике?
Набор данных для каждого участника выглядит примерно так:
| 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 |
# ------ Обновленный запрос
Я обновил график, как показано здесь новый график. Планки погрешностей кажутся слишком маленькими, чтобы их можно было увидеть. Это почему?
Я хочу сравнить допустимые и недопустимые переменные для каждой категории. То есть сравните действительный и недействительный для ближних и дальних категорий для каждой группы.
Вот 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 мне нужно сделать, чтобы включить статистические сравнения?
