Interaction Plot in ggplot2

Question

Sto cercando di creare un grafico di interazione con ggplot2. Il mio codice è qui sotto:

library(ggplot2) 
p <- qplot(as.factor(dose), len, data=ToothGrowth, geom = "boxplot", color = supp) + theme_bw() 
p <- p + labs(x="Dose", y="Response") 
p <- p + stat_summary(fun.y = mean, geom = "point", color = "blue") 
p <- p + stat_summary(fun.y = mean, geom = "line", aes(group = 1)) 
p <- p + opts(axis.title.x = theme_text(size = 12, hjust = 0.54, vjust = 0)) 
p <- p + opts(axis.title.y = theme_text(size = 12, angle = 90, vjust = 0.25)) 
print(p) 

Come posso tracciare dose-supp combinazione di livello significa piuttosto che solo dosaggio significa che mi sto qui? Grazie in anticipo per il vostro aiuto.

Answer 1

È possibile precalculate i valori nel proprio frame di dati:

toothInt <- ddply(ToothGrowth,.(dose,supp),summarise, val = mean(len)) 

ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(dose), y = len, colour = supp)) + 
    geom_boxplot() + 
    geom_point(data = toothInt, aes(y = val)) + 
    geom_line(data = toothInt, aes(y = val, group = supp)) + 
    theme_bw() 

noti che usare ggplot piuttosto che qplot rende la costruzione del grafico molto più chiaro per i grafici più complessi come questi (IMHO).

Answer 2

È possibile calcolare i riepiloghi da parte dei gruppi appropriati (supp):

p <- qplot(as.factor(dose), len, data=ToothGrowth, geom = "boxplot", color = supp) + theme_bw() 
p <- p + labs(x="Dose", y="Response") 
p <- p + stat_summary(fun.y = mean, geom = "point", color = "blue", aes(group=supp)) 
p <- p + stat_summary(fun.y = mean, geom = "line", aes(group = supp)) 
p <- p + opts(axis.title.x = theme_text(size = 12, hjust = 0.54, vjust = 0)) 
p <- p + opts(axis.title.y = theme_text(size = 12, angle = 90, vjust = 0.25)) 
print(p) 

o la conversione di ggplot sintassi (e la combinazione in un'unica espressione)

ggplot(ToothGrowth, aes(as.factor(dose), len, colour=supp)) + 
    geom_boxplot() + 
    stat_summary(aes(group=supp), fun.y = mean, geom="point", colour="blue") + 
    stat_summary(aes(group=supp), fun.y = mean, geom="line") + 
    scale_x_discrete("Dose") + 
    scale_y_continuous("Response") + 
    theme_bw() + 
    opts(axis.title.x = theme_text(size = 12, hjust = 0.54, vjust = 0), 
    axis.title.y = theme_text(size = 12, angle = 90, vjust = 0.25)) 

---

EDIT:

Per far sì che funzioni con 0.9.3, diventa effettivamente Joran's answer.

library("plyr") 
summ <- ddply(ToothGrowth, .(supp, dose), summarise, len = mean(len)) 

ggplot(ToothGrowth, aes(as.factor(dose), len, colour=supp)) + 
    geom_boxplot() + 
    geom_point(data = summ, aes(group=supp), colour="blue", 
      position = position_dodge(width=0.75)) + 
    geom_line(data = summ, aes(group=supp), 
      position = position_dodge(width=0.75)) + 
    scale_x_discrete("Dose") + 
    scale_y_continuous("Response") + 
    theme_bw() + 
    theme(axis.title.x = element_text(size = 12, hjust = 0.54, vjust = 0), 
     axis.title.y = element_text(size = 12, angle = 90, vjust = 0.25)) 

Answer 3

se si pensa che potrebbe essere necessario un approccio più generale, si potrebbe provare la funzione rxnNorm nel pacchetto HandyStuff (github.com/bryanhanson/HandyStuff). Disclaimer: io sono l'autore. Dichiarazione di non responsabilità n. 2: l'opzione di diagramma a riquadri non funziona correttamente, ma tutte le altre opzioni vanno bene.

Ecco un esempio utilizzando i dati ToothGrowth:

p <- rxnNorm(data = ToothGrowth, res = "len", fac1 = "dose", fac2 = "supp", freckles = TRUE, method = "iqr", fac2cols = c("red", "green")) 
print(p) 

Answer 4

un modo molto più semplice. senza ddply. direttamente con ggplot2.

ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(dose) , y=len , group = supp, color = supp)) + 
    geom_boxplot() + 
    geom_smooth(method = lm, se=F) + 
    xlab("dose") + 
    ylab("len")