Wie absolute Werte plotten und Unterschiede einschließlich Konfidenzintervall

Question

In der Folge der Diskussion über stackexchange Ich habe versucht, die folgende Handlung

von

Cumming, G., & Fink, S. (2005 umzusetzen). [Inferenz mit dem Auge: Konfidenzintervalle und wie man Bilder von Daten liest] [5]. Amerikanischer Psychologe, 60 (2), 170-180. Doi: 10.1037/0003-066X.60.2.170

Ich teile die Abneigung einiger Leute von Doppelachse, aber ich denke, das ist ein fairer Einsatz.

Unterhalb meines Teilversuchs fehlt noch die zweite Achse. Ich suche nach eleganteren Alternativen, intelligente Varianten sind willkommen.

library(lattice) 
library(latticeExtra) 
d = data.frame(what=c("A","B","Difference"), 
       mean=c(75,105,30), 
       lower=c(50,80,-3), 
       upper = c(100,130,63)) 

# Convert Differences to left scale 
d1 = d 
d1[d1$what=="Difference",-1] = d1[d1$what=="Difference",-1]+d1[d1=="A","mean"] 

segplot(what~lower+upper,centers=mean,data=d1,horizontal=FALSE,draw.bands=FALSE, 
     lwd=3,cex=3,ylim=c(0,NA),pch=c(16,16,17), 
     panel = function (x,y,z,...){ 
      centers = list(...)$centers 
      panel.segplot(x,y,z,...) 
      panel.abline(h=centers[1:2],lty=3) 
     }) 
## How to add the right scale, close to the last bar? 

Answer 1

par(mar=c(3,5,3,5)) 
plot(NA, xlim=c(.5,3.5), ylim=c(0, max(d$upper[1:2])), bty="l", xaxt="n", xlab="",ylab="Mean") 
points(d$mean[1:2], pch=19) 
segments(1,d$mean[1],5,d$mean[1],lty=2) 
segments(2,d$mean[2],5,d$mean[2],lty=2) 
axis(1, 1:3, d$what) 
segments(1:2,d$lower[1:2],1:2,d$upper[1:2]) 
axis(4, seq((d$mean[1]-30),(d$mean[1]+50),by=10), seq(-30,50,by=10), las=1) 
points(3,d$mean[1]+d$mean[3],pch=17, cex=1.5) 
segments(3,d$lower[3]+d$lower[2],3,d$lower[3]+d$upper[2], lwd=2) 
mtext("Difference", side=4, at=d$mean[1], line=3) 

Answer 2

denke ich, dass auch mit der Basis R tun können, was ist:

d = data.frame(what=c("A","B","Difference"), 
       mean=c(75,105,30), 
       lower=c(50,80,-3), 
       upper = c(100,130,63)) 

plot(-1,-1,xlim=c(1,3),ylim=c(0,140),xaxt="n") 

lines(c(1,1),c(d[1,3],d[1,4])) 
points(rep(1,3),d[1,2:4],pch=4) 

lines(c(1.5,1.5),c(d[2,3],d[2,4])) 
points(rep(1.5,3),d[2,2:4],pch=4) 

lines(c(2,2),c(d[3,3],d[3,4])) 
points(rep(2,3),d[3,2:4],pch=4) 

lines(c(1.5,2.2),c(d[2,2],d[2,2]),lty="dotted") 

axis(1, at=c(1,1.5,2), labels=c("A","B","Difference")) 
axis(4,at=c(40,80,120),labels=c(-1,0,1),pos=2.2) 

ich einige Dinge vereinfacht und hat schrieb es nicht als Funktion, aber ich denke, das Idee ist klar und könnte leicht zu einer Funktion erweitert werden.

Answer 3

Als Ausgangspunkt eine andere Basis R Lösung mit Hmisc:

library(Hmisc) 

with(d1, 
    errbar(as.integer(what),mean,upper,lower,xlim=c(0,4),xaxt="n",xlab="",ylim=c(0,150)) 
    ) 
points(3,d1[d1$what=="Difference","mean"],pch=15) 
axis(1,at=1:3,labels=d1$what) 
atics <- seq(floor(d[d$what=="Difference","lower"]/10)*10,ceiling(d[d$what=="Difference","upper"]/10)*10,by=10) 
axis(4,at=atics+d1[d1=="A","mean"],labels=atics,pos=3.5) 

Answer 4

ich auch mit Basisgraphen gehen würde, da es die Möglichkeit, enthält tatsächlich habe zwei Y-Achsen, siehe the answer here:

Hier ist mein soultion, die nur d verwendet:

xlim <- c(0.5, 3.5) 

plot(1:2, d[d$what %in% LETTERS[1:2], "mean"], xlim = xlim, ylim = c(0, 140), 
    xlab = "", ylab = "", xaxt = "n", bty = "l", yaxs = "i") 
lines(c(1,1), d[1, 3:4]) 
lines(c(2,2), d[2, 3:4]) 

par(new = TRUE) 
plot(3, d[d$what == "Difference", "mean"], ylim = c(-80, 130), xlim = xlim, 
    yaxt = "n", xaxt = "n", xlab = "", ylab = "", bty = "n") 
lines(c(3,3), d[3, 3:4]) 
Axis(x = c(-20, 60), at = c(-20, 0, 20, 40, 60), side = 4) 
axis(1, at = c(1:3), labels = c("A", "B", "Difference")) 

Welche gibt:

Um es deutlicher, dass der Unterschied ist etwas anderes, können Sie erhöhen den Abstand von den anderen zwei Punkten:

xlim <- c(0.5, 4) 
plot(1:2, d[d$what %in% LETTERS[1:2], "mean"], xlim = xlim, ylim = c(0, 140), 
    xlab = "", ylab = "", xaxt = "n", bty = "l", yaxs = "i") 
lines(c(1,1), d[1, 3:4]) 
lines(c(2,2), d[2, 3:4]) 

par(new = TRUE) 
plot(3.5, d[d$what == "Difference", "mean"], ylim = c(-80, 130), xlim = xlim, 
    yaxt = "n", xaxt = "n", xlab = "", ylab = "", bty = "n") 
lines(c(3.5,3.5), d[3, 3:4]) 
Axis(x = c(-20, 60), at = c(-20, 0, 20, 40, 60), side = 4) 
axis(1, at = c(1,2,3.5), labels = c("A", "B", "Difference"))