记一次用ggplot2做双因素条形（Bar）图+显著性p值+errorbar |
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一、导入数据集
1 数据集介绍
采用一个自己创建的数据集其中包括两个因素，因素1为性别分为男性和女性2水平，因素2为年龄阶段，三水平：青少年、中年、老年，因变量为不同组对于某一照片新引力的评分。 2 导入数据集从spss导入数据集，同时加载相关R包，代码如下： library(ggplot2) library(ggsignif) #添加显著性 library(Hmisc) #利用该包的SPSS.get函数从SPSS导入数据到R dataframe ExpData ExpData #查看导入的数据集 性别 年龄 吸引力评分 SD 1 男性 青少年 7.167 1.115 2 男性 中年 6.325 2.104 3 男性 老年 3.423 2.621 4 女性 青少年 3.838 2.408 5 女性 中年 3.722 2.334 6 女性 老年 3.721 2.416 3 ggplot2绘图1 新建一个名字为ggplotBar的脚本，方面我们写代码和后期修改代码，以及以后需要做图时，只需要修改变量直接套用模板。然后再该脚本内写我们绘制的图像的代码。 file > new file >Script ctrl +s 保存为 ggplotbar.R 2 ggplot绘图代码如下： #ExpData为我们导入的数据框的名字，aex(x = , y=, fill= )分别为我们数据框的变量，在本例中x为变量1性别，fill为标量2年龄，y为因变量吸引力评分 ggplot(ExpData,aes(x=性别,y=吸引力评分,fill = 年龄)) + #geom_bar参数介绍：position为bar图的位置信息，有效值为stack、dodge和fill，其中三种方式为bar的摆放方式，stack为堆叠、dodge为单独成条（主要应用），fill也为堆叠，但是与stack有所不同。 #stat为设置统计方法，有效值是count（默认值） 和 identity，其中，count表示条形的高度是变量的数量，identity表示条形的高度是变量的值；这里我们是平均值，所有用stat。 geom_bar(position=position_dodge(0.5), width=0.5,stat="identity") + #添加errorBar #参数介绍，aes为errorbar范围，与我们数据框的均值：评分±SD，width:为errorbar的宽度，position与上面保持一致确保每个errorbar添加到指定的bar图上面。 geom_errorbar(aes(ymin = 评分-SD,ymax = 评分+SD),width = 0.1,position=position_dodge(.5)) + #修改笛卡尔坐标x，y轴范围，可根据xy取值进行适当修改coord_cartesian(ylim = c(ymin,ymax),xlim = c(xmin,xmax)) coord_cartesian(ylim = c(0,10))+ #修改图的背景，去除网格线panel.grid=element_blank() theme(panel.grid=element_blank())+ #geom：创建自定义的注解，为每个bar添加均值标签 #参数介绍：aes 为添加的值，本例为添加吸引力评分到bar顶部，size/vjust对位置进行调整，position对位置进行调整，与前面设置的保持一致 geom_text(aes(label=吸引力评分),size=4,vjust=-0.5,position =position_dodge(0.5))+ #添加显著性 #参数介绍：y_position为添加显性的位置，xmin、ymax为显著性对应的bar的位置，这里我们要添加的为青少年男性与老年男性（xmin=0.833，xmax=12）、中年男性和老年男性（xmin=1.0，xmax=1.2）分别对应bar的x轴坐标，annotation同上添加自定义p表达式，也可根据需求改成‘*’，tip_length为显著性小角的长度。 geom_signif(y_position=c(8.7,9.2),xmin=c(0.833,1.0), xmax=c(1.2,1.2), annotation=c("p |
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