R 如何在散点图顶部制作单独的平均值、误差条以及如何制作水平平均线？

我想做一个

位置\u减淡散点图

，平均值表示为水平线（带误差条）

使用

stat\u summary（）

并使平均值显示为水平线时，我在

定位规避

平均值和误差条时遇到问题

我想表明男女之间的平均值是不同的。我知道每个小组都有不同的方法，但我不知道如何将其形象化

download.file(url="https://ndownloader.figshare.com/files/2292169",
              destfile = "~/portal_data_joined.csv")

surveys <- read.csv

surveys_cln <- surveys %>% filter(sex=="F"|sex=="M")

ggplot(data = surveys_cln, mapping = aes(x=species_id, y=weight, color=sex))+
  geom_jitter(alpha=.6, position = position_dodge(.5))+
  stat_summary(fun.data = mean_sdl, fun.args = list(mult=1), 
               geom="errorbar", color="red", width=.5, position=position_dodge2(width=.9))
  stat_summary(fun.y=mean, geom="errorbar", color="red", width = .75, linetype = "dashed", position=position_dodge(9))

你能帮我弄一下颜色吗？我想要F=#000000和M=#73000a

另外，是否有办法将平均值可视化为误差条之间的水平条

这是第二次尝试

再次感谢

你需要在你的

geom.*（）

中添加

aes（group=sex）

您需要在

geom*（）

中添加

aes（group=sex）

---

虽然@abichat的答案完全正确，但您也可以删除

color=“red”

参数，这会导致

ggplot

无法对数据进行分组

---

这样，您的绘图将显示颜色良好的错误条（可能会增加其厚度以提高可读性）。

虽然@abichat的答案完全正确，但您也可以删除

color=“red”

参数，这将导致

ggplot

不对数据分组

---

这样，您的绘图将显示颜色良好的错误条（可能会增加其厚度以提高可读性）。

谢谢！它工作得很好！不管怎样，你都可以把平均值想象为错误栏中间的水平条吗？你可以加上这行：<代码> Stista摘要（Foo.Y= Mead，GeOM＝PoT），AES（Group =性），形状=“--”，大小＝4，颜色=“蓝色”，位置= PosithyDoGe2（宽度＝5））< /代码>再次感谢。你能看看我的第二次尝试吗？我想用手动颜色表示分散，用黑色表示统计。在我的回答中的代码末尾添加

scale\u color\u手动（values=c（F=“#000000”，M=“#73000a”）

（您混淆了

fill

和

color

）非常感谢您的帮助！我不知道填充和颜色是两种不同的东西。谢谢！它工作得很好！不管怎样，你都可以把平均值想象为错误栏中间的水平条吗？你可以加上这行：<代码> Stista摘要（Foo.Y= Mead，GeOM＝PoT），AES（Group =性），形状=“--”，大小＝4，颜色=“蓝色”，位置= PosithyDoGe2（宽度＝5））< /代码>再次感谢。你能看看我的第二次尝试吗？我想用手动颜色表示分散，用黑色表示统计。在我的回答中的代码末尾添加

scale\u color\u手动（values=c（F=“#000000”，M=“#73000a”）

（您混淆了

fill

和

color

）非常感谢您的帮助！我不知道填充和颜色是两种不同的东西。谢谢！你能谈谈如何使这张图更美观吗？我已经更新了它，但我似乎无法添加任何颜色。我想把误差条+平均线变成黑色，散点图变成不同的颜色。谢谢！你能谈谈如何使这张图更美观吗？我已经更新了它，但我似乎无法添加任何颜色。我想把误差条+平均线变成黑色，散点图变成不同的颜色。

  ggplot(data = surveys_cln, mapping = aes(x=species_id, y=weight, fill=as.factor(sex), shape=as.factor(sex)))+

  geom_jitter(alpha=.6, position = position_dodge(.5))+
  stat_summary(aes(group = sex), fun.data = mean_sdl, fun.args = list(mult=1), 
  geom="errorbar", width=.5, position=position_dodge2(width=.9))+
  stat_summary(fun.y=mean, geom="errorbar", width = .75, linetype = "dotted", position=position_dodge(9))+

  scale_fill_manual(values=c("#006D2C","#DEEBF7"))+
  #scale_fill_brewer(palette="Paired")+

  theme_bw()+
  #theme(text=element_text(size=30))+
  theme(#legend.position = "none",
    plot.title = element_blank(),
    panel.grid.major.x = element_blank(),
    axis.title.x = element_text(),
    axis.text.x = element_text(),
    axis.ticks = element_blank(),
    axis.text.y = element_text(size=rel(.7)))

ggplot(data = surveys_cln,
       mapping = aes(x = species_id, y = weight, color = sex)) +
  geom_jitter(alpha = .6, position = position_dodge(.5)) +
  stat_summary(fun.data = mean_sdl, fun.args = list(mult = 1), 
               aes(group = sex), 
               geom = "errorbar", color = "red", width = .5, 
               position = position_dodge2(width = .9))