Vẽ các thanh khoảng tin cậy từ thống kê tóm tắt

Một chút giống như một âm mưu hộp. Ý tôi không nhất thiết là khoảng tin cậy trên tiêu chuẩn, khoảng tin cậy thấp hơn, trung bình và các ô hộp hiển thị phạm vi dữ liệu, nhưng ý tôi là giống như một ô hộp chỉ với ba phần dữ liệu: khoảng tin cậy 95% và trung bình .

Đây là một ảnh chụp màn hình của một bài báo có chính xác những gì tôi muốn:

Tôi cũng muốn biết làm thế nào tôi sẽ sử dụng phần mềm mà người trả lời đề cập để tạo ra một cốt truyện như vậy.

Trong MATLAB, bạn có thể muốn thử errorbar chức năng: http://www.mathworks.de/de/help/matlab/ref/errorbar.html

Ngoài ra, bạn có thể làm điều đó một cách ngu ngốc và thủ công. Ví dụ: được đưa ra một ma trận các điểm dữ liệu "a", bạn có thể tính toán phương tiện của mình bằng cách sử dụng hàm m = mean (a), tính toán các TCTD của bạn (tùy thuộc vào CI bạn cần) và vẽ kết quả bằng tay.

Trình diễn nếu bạn đã biết giá trị trung bình và CI, giả sử các TCTD nằm trong ma trận CI (cột thứ nhất và thứ hai) và phương tiện nằm trong ma trận a :

plot(1:length(CI),a,'o','markersize', 10)           % plot the mean
hold on;
plot(1:length(CI),CI(1,:),'v','markersize', 6)              % plot lower CI boundary
hold on;
plot(1:length(CI),CI(2,:),'^','markersize', 6)              % plot upper CI boundary
hold on;

for I = 1:length(CI)                                        % connect upper and lower bound with a line
line([I I],[CI(1,I) CI(2,I)])
hold on;
end;

axis([0 length(CI)+1 min(CI(1,:))*0.75 max(CI(2,:))*1.25])  % scale axis

Trình diễn trong trường hợp bạn biết các phép đo riêng lẻ, cho một thử nghiệm đo lặp lại, hơn 3 điều kiện, một điều kiện trên mỗi cột, một đối tượng trên mỗi dòng trong ma trận a, không thiếu mẫu, CI 95% như ttest () của MATLAB :

[H,P,CI] = ttest(a);                                        % calculate 95% CIs for every column in matrix a
                                                            % CIs are now in the matrix CI!

plot(1:length(CI),[mean(a)],'o','markersize', 10)           % plot the mean
hold on;
plot(1:length(CI),CI(1,:),'v','markersize', 6)              % plot lower CI boundary
hold on;
plot(1:length(CI),CI(2,:),'^','markersize', 6)              % plot upper CI boundary
hold on;

for I = 1:length(CI)                                        % connect upper and lower bound with a line
line([I I],[CI(1,I) CI(2,I)])
hold on;
end;

axis([0 length(CI)+1 min(CI(1,:))*0.75 max(CI(2,:))*1.25])  % scale axis

Hãy xem nếu điều này giúp bạn. Giải pháp R:

par(mfrow=c(2,1)) # to stack the charts on column

#Dataset 1

upperlimit = c(10,12,8,14)
lowerlimit = c(5,9,4,7)
mean = c(8,10,6,12)

df = data.frame(cbind(upperlimit,lowerlimit,mean))

plot(df$mean, ylim = c(0,30), xlim = c(1,4))

install.packages("plotrix")
require(plotrix)
plotCI(df$mean,y=NULL, uiw=df$upperlimit-df$mean, liw=df$mean-df$lowerlimit, err="y",      pch=20, slty=3, scol = "black", add=TRUE)

#Dataset 2

upperlimit_2 = upperlimit*1.5
lowerlimit_2 = lowerlimit*0.8
mean_2 = upperlimit_2-lowerlimit_2

df_2 = data.frame(cbind(upperlimit_2,lowerlimit_2,mean_2))

plot(df$mean_2, ylim = c(0,30), xlim = c(1,4))

plotCI(df_2$mean_2,y=NULL, uiw=df_2$upperlimit_2-df_2$mean_2, liw=df_2$mean_2-   df_2$lowerlimit_2, err="y", pch=20, slty=3, scol = "black", add=TRUE)

rm(upperlimit,lowerlimit,mean,df,upperlimit_2,lowerlimit_2,mean_2,df_2) #remove the objects stored from workspace

par(mfrow=c(1,1)) # go back to default (one graph at a time)

Loại cốt truyện này trong R sử dụng ggplot2, mặc dù bạn có thể phải thực hiện một số thay đổi với kích thước phông chữ trục:

library(ggplot2)
data.estimates = data.frame(
  var   = c('1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'),
  par = c(1.12210,0.18489,1.22011,1.027446235,0.43521,0.53464,1.93316,-0.43806,-0.12029),
  se = c(0.42569,0.32162,0.58351,0.771608551,0.24803,0.65372,0.92717,0.45939,0.51558))
data.estimates$idr <- exp(data.estimates$par)
data.estimates$upper <- exp(data.estimates$par + (1.96*data.estimates$se))
data.estimates$lower <- exp(data.estimates$par - (1.96*data.estimates$se))

p2 <- ggplot(data.estimates, aes(var,idr, size=10)) + theme_bw(base_size=10)
p2 + geom_point() +geom_errorbar(aes(x = var, ymin = lower, ymax = upper, size=2), width = 0.2) + scale_y_log10(limits=c(0.1, 50), breaks=c(0.1, 0.5, 1, 5, 10, 25, 50)) + xlab("Site") + ylab("RR")

Trong Stata sử dụng serrbarhoặc ciplot(SSC) hoặc eclplot(Tạp chí Stata, SSC).

Giả sử bạn có quyền truy cập vào dữ liệu gốc, bạn có thể thực hiện việc này trong R với hàm lineplot.CI trong thư viện sciplot

Ví dụ với tập dữ liệu mtcars:

lineplot.CI(x.factor=gear, response=mpg, group=vs, data=mtcars)

Lưu ý rằng lineplot.CI theo mặc định các ô SE (nó có thể được thay đổi khi xác định hàm mới với đối số ci.fun để vẽ các khoảng 95% CI)

lineplot.CI(x.factor=gear, response=mpg, group=vs, data=mtcars, ci.fun=function(x) c(mean(x)-1.96*se(x), mean(x)+1.96*se(x)))

Điều này có thể được thực hiện trong R với points()(hoặc plot(..., type="p")) và segments(). Cũng có thể có các hàm R được thiết kế để tạo CI cho bạn, nhưng chúng có thể yêu cầu dữ liệu gốc. Nhiều bảng trong cùng một hình được tạo ra với par(mfrow=c(4,1)). Nếu bạn không biết bất kỳ R nào, điều này sẽ khó thực hiện một cách dễ dàng (như trong, bạn sẽ phải học thêm một chút R hoặc nhờ ai đó giúp đỡ với bộ dữ liệu cụ thể của bạn).

GraphPad Prism có thể dễ dàng tạo ra loại biểu đồ này, vẽ các thanh lỗi từ các giá trị lỗi bạn nhập. Tạo một bảng được nhóm được định dạng cho entery of mean, - error và + error.