Las barras de error son barras que muestran la puntuación media. El error sale de la barra como un bigote. Las barras de error muestran la precisión de la medición. Muestra cuánta variación se espera por cuánto valor obtuvimos. Las barras de error se pueden enchapar tanto horizontal como verticalmente. El gráfico de barra de error horizontal muestra barras de error para diferencias de grupo, así como barras para grupos.
La barra de error muestra la precisión de la media en una de 3 formas:
- El intervalo de confianza
- El error estándar de la media
- Desviación Estándar
geom_errorbar()
Varias formas de representar un intervalo vertical están definidas por x, ymin e ymax. Cada caso dibuja un único objeto gráfico. Aquí geom dibuja la barra de error, que se puede definir por los valores inferior y superior. Recuerde que debe proporcionar el valor de y_min y y_max porque la barra de error geom no calcula el nivel de confianza automáticamente.
Sintaxis:
geom_errorbar(asignación = NULL,datos = NULL,stat = “identidad”,posición = “identidad”,na.rm = FALSO, orientación = NA,mostrar.leyenda = NA,heredar.aes = VERDADERO)
Ejemplo :
R
library("ggplot2")
df <- ToothGrowth
# Transform dose and len column into factor
df$dose <- as.factor(df$dose)
df$len <- as.factor(df$len)
p<-ggplot(df,aes(dose,len))
p +
geom_line(aes(group = len/2))+geom_errorbar(
aes(ymin =len , ymax = dose),width=0.3)
Producción :
geom_linerange()
Aquí geom dibuja la barra de error, que se puede definir por los valores inferior y superior. La función linerange es un poco similar a la barra de error. En la función de rango de línea, debe proporcionar el valor de y_min y y_max porque el geom de rango de línea no calcula el nivel de confianza automáticamente. En geom_linerange hay algunos parámetros que están presentes por defecto (tamaño, rango de línea, color, ancho).
Sintaxis:
geom_linerange(mapping = NULL,data = NULL,stat = “identity”,position = “identity”,na.rm = FALSE orientación = NA,show.legend = NA,inherit.aes = TRUE)
Ejemplo :
R
# import libraries
library("ggplot2")
# import data
df <- ToothGrowth
# Transform dose and len column into factor
df$dose <- as.factor(df$dose)
df$len <- as.factor(df$len)
p<-ggplot(df,aes(dose,len))
p +
geom_line()+
stat_summary(func.y= mean, geom= "bar" ,fill="white",color="black") +
geom_linerange(aes(ymin =len , ymax = dose)
)
Producción :
geom_pointrange()
Aquí geom dibuja la barra de error, que se puede definir por los valores inferior y superior. La función de rango de puntos es bastante similar a la barra de error y al rango de líneas. En la función de rango de puntos, debe proporcionar el valor de y_min y y_max porque el geom de rango de puntos no calcula el nivel de confianza automáticamente. En geom_pointrange hay algunos parámetros que están presentes por defecto (tamaño, rango de línea, color, relleno, ancho). La función pointrange es útil para dibujar intervalos de confianza.
Sintaxis:
geom_linerange(mapping = NULL,data = NULL,stat = “identity”,position = “identity”,engordar = 4,na.rm = FALSE orientación = NA,show.legend = NA,inherit.aes = TRUE)
Ejemplo :
R
# import libraries
library("ggplot2")
# import data
df <- ToothGrowth
# Transform dose and len column into factor
df$dose <- as.factor(df$dose)
df$len <- as.factor(df$len)
p<-ggplot(df,aes(dose,len))
p +
geom_line()+
stat_summary(func.y= mean, geom= "bar" ,fill="white",color="black") +
geom_pointrange(aes(ymin =len , ymax = dose)
)
Producción :
geom_crossbar()
Aquí geom dibuja la barra de error, que se puede definir por los valores inferior y superior. La función de barra transversal es bastante similar a la barra de error y el rango de línea. El travesaño es la barra hueca con las líneas horizontales en el medio.
Sintaxis:
geom_crossbar(asignación = NULL,datos = NULL,stat = “identidad”,posición = “identidad”,engordar = 2.5,na.rm = FALSO,orientación = NA,mostrar.leyenda = NA,heredar.aes = VERDADERO)
Ejemplo :
R
# import libraries
library("ggplot2")
# import data
df <- ToothGrowth
# Transform dose and len column into factor
df$dose <- as.factor(df$dose)
df$len <- as.factor(df$len)
p<-ggplot(df,aes(dose,len))
p +geom_crossbar(aes(ymin = len , ymax = dose),width = 0.2)
Producción :
geom_errorbarh()
Aquí geom dibuja la barra de error, que se puede definir por los valores inferior y superior. La función geombar es un poco similar a la barra de error pero aquí estamos cambiando la posición y el eje. En la función de rango de la barra de error, debe proporcionar el valor de x_min y x_max porque la barra de error geom no calcula el nivel de confianza automáticamente. En geom_errorbar hay algunos parámetros que están presentes por defecto (tamaño, rango de línea, color, ancho).
Sintaxis:
geom_errorbarh(asignación = NULL,datos = NULL,stat = “identidad”,posición = “identidad”,na.rm = FALSO,orientación = NA,mostrar.leyenda = NA,heredar.aes = VERDADERO)
Ejemplo :
R
# import libraries
library("ggplot2")
# import data
df <- ToothGrowth
# Transform dose and len column into factor
df$dose <- as.factor(df$dose)
df$len <- as.factor(df$len)
p<-ggplot(df,aes(len,dose))
p +
geom_line()+
stat_summary(func.y= mean, geom= "bar" ,
fill="green",color="red") +
geom_errorbarh(aes(xmin =dose , xmax = len)
)
Producción :
Implementemos esto en un sistema variable.
Datos: ejemplo.csv
Cargue sus datos en una variable. Compruebe si los datos son correctos o no, si lo son, manténgalos iguales; de lo contrario, cámbielos según sus necesidades. Para trazar la puntuación media de excitación (eje y) de la película (eje x), primero cree el objeto de trama.
Sintaxis:
factor(x = carácter(), niveles, etiquetas = niveles, excluir = NA, ordenado = is.ordered(x), nmax = NA)
Si es necesario cambiar, la conversión de datos se realiza configurándolos en factores reales. Luego grafica los datos.
Ejemplo 1:
R
library("ggplot2")
rawdata <- read.csv("example1.csv", header = TRUE)
rawdata$gender = factor(rawdata$gender,levels = c(1,2),
labels = c("Men","Women"))
rawdata$film = factor(rawdata$film, levels = c(1,2), l
abels = c("Bridget Jones","Memento"))
rawdata_bar = ggplot(rawdata,aes(film,arousal))
rawdata_bar + stat_summary(func.y= mean, geom= "bar" ,
fill="white",color="black") +
stat_summary(fun.data = mean_cl_normal ,
geom = "errorbar",width = 0.2)
rawdata$gender = factor(rawdata$gender,levels = c(1,2),
labels = c("Men","Women"))
rawdata$film = factor(rawdata$film, levels = c(1,2),
labels = c("Bridget Jones","Memento"))
rawdata_bar + stat_summary(func.y= mean, geom= "bar" ,
fill="white",color="black")
rawdata_bar + stat_summary(func.y= mean, geom= "bar" ,
fill="white",color="black") +
stat_summary(fun.data = mean_cl_normal ,
geom = "errorbar",width = 0.2)
Producción:
Ejemplo 2: Se puede hacer lo mismo para dos variables independientes.
R
library("ggplot2")
rawdata <- read.csv("example1.csv", header = TRUE)
rawdata$gender = factor(rawdata$gender,levels = c(1,2),
labels = c("Men","Women"))
rawdata$film = factor(rawdata$film, levels = c(1,2),
labels = c("Bridget Jones","Memento"))
rawdata2 = ggplot(rawdata,aes(film, arousal, fill = gender))
rawdata2 +
stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar",position = "dodge")+
stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = "errorbar",
position = position_dodge(width = 0.90),width=.2)
Producción:
