重复测量的R形意大利面图

我想在R中实现一个意大利面图，以可视化每个参与者两种情况之间的差异。我计算了一个重复测量方差分析（ANOVA）的因素临界（临界，非临界）和偏侧（同侧，对侧）。我的数据如下所示，可在此处找到：

    subject cond       power      laterality      criticality
1   P02   CL_CRIT       -362.7    contralateral   crit
2   P03   CL_CRIT       -186.8    contralateral   crit
3   P13   CL_CRIT       -314.6    contralateral   crit
4   P15   CL_CRIT       -353.3    contralateral   crit
5   P17   CL_CRIT       -457.8    contralateral   crit
6   P18   CL_CRIT       -219.3    contralateral   crit
7   P19   CL_CRIT       -124.0    contralateral   crit
8   P25   CL_CRIT       -329.5    contralateral   crit
9   P27   CL_CRIT       -286.9    contralateral   crit
37  P02   CL_NCRIT      -28.6     contralateral   non-critical
38  P03   CL_NCRIT      -269.3    contralateral   non-critical
39  P13   CL_NCRIT      -363.8    contralateral   non-critical
40  P15   CL_NCRIT      -255.1    contralateral   non-critical

使用以下代码，我能够绘制所有参与者的单个数据点：

### plot single values
stim.group <- mu_power
pd <- position_dodge(0.3) # move data .03 to the left and right
pp <- ggplot(stim.group, aes(x=critical, y=power, colour=laterality)) +
geom_point(position=pd) + ylab("mu power")
pp

###绘制单个值
刺激组这里有一个解决方案：

df <- read.table("path/to/your/data")
df$sub_lat <- paste(df$subject, df$laterality)

ggplot(df, aes(x=critical, y=power)) + 
  geom_point(aes(group = sub_lat, color = laterality)) +
  geom_line(aes(group = sub_lat, color = laterality)) +
  xlab("critical") +
  ylab("sensorimotor_mu_nogo power")

df另请参见：

ggplot()+
  geom_line(data = df, aes(x = criticality, y = power,
                           group = subject, color = laterality))

嘿，jkrainer，非常感谢你的快速回复！我有点震惊，我很快就得到了答案：-）。不幸的是，您的解决方案不适用于我，当我尝试它时，出现以下图像：。你好，Matthias，在查看您的dropbox中的数据后，我发现这些点不仅按主题分组，而且还按主题和偏侧性的组合分组。我希望这是现在。我在上面编辑了我的答案：）你好，jkrainer，你让我开心-非常感谢！在您的代码中，只需将“sub_cond”替换为“sub_lat”，然后它就可以为我工作了！非常感谢：-）。这种类型的图表也称为凹凸图或斜坡图。