使用这些数据
Data <- structure(list(value = c(180, 528, 180, 147, 468, 151, 194, 568,
210), SE = c(21.7869586486209, 21.0831764730322, 21.2726560659361,
21.7869586486209, 21.0831764730322, 21.2726560659361, 21.7869586486209,
21.0831764730322, 21.2726560659361), PredictionType = c("InSitu",
"ExSitu", "ExSitu", "ExSitu", "InSitu", "ExSitu", "ExSitu", "ExSitu",
"InSitu"), Area = c("AAA", "BBB", "CCC", "AAA", "BBB", "CCC",
"AAA", "BBB", "CCC")), .Names = c("value", "SE", "PredictionType",
"Area"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -9L))
和下面的代码我可以生成下面的图。
ggplot(Data)+
geom_point(aes(x=Area, y=value, color=Area),size=3, shape=1)+
geom_errorbar(aes(x=Area, ymin=value-SE, ymax=value+SE, color=Area, linetype = PredictionType),cex=0.75)
线型正确区分了 ExSitu 和 InSitu 预测，但我希望线型相反。含糊其辞的是，我希望虚线为 ExSitu，实线为 InSitu。
另外，是否可以偏移误差线，使它们不直接相互重叠？理想情况下，我希望实心 InSitu 估计值集中在该区域（AAA、BBB、CCC）上，而两个虚线 ExSitu 估计值稍微偏向中心的左右两侧。
提前致谢。
您可以使用position偏移（闪避）点和误差线的参数（参见例如here）。但是，您在每个“区域”内有多个具有相同“预测类型”的点/误差条，并且需要为区域内的每个点创建一个具有唯一值的新变量，以使dodge-正在工作。这里我使用ave创建虚拟变量。我“借”了一个未使用的aes理论,fill，进行躲避，然后删除填充图例。的顺序linetypes 的使用被更改为scale_linetype_manual.
Data$id <- with(Data, ave(Area, Area, FUN = seq_along))
dodge <- position_dodge(width = 0.4)
ggplot(Data, aes(x = Area, y = value, fill = id, colour = Area, linetype = PredictionType)) +
geom_point(size = 3, shape = 1, position = dodge) +
geom_errorbar(aes(ymin = value - SE, ymax = value + SE),
cex = 0.75, position = dodge) +
scale_linetype_manual(values = c("dotted", "solid")) +
scale_fill_discrete(guide = FALSE)
Update以下评论：
为了将“InSitu”点放在中间，一种可能性是将“InSitu”数据的 id 变量设置为 2，将“ExSitu”数据分别设置为 1 和 3：
Data <- Data[order(Data$Area, Data$PredictionType), ]
Data$id <- as.character(c(1, 3, 2))
ggplot(Data, aes(x = Area, y = value, fill = id, colour = Area, linetype = PredictionType)) +
geom_point(size = 3, shape = 1, position = dodge) +
geom_errorbar(aes(ymin = value - SE, ymax = value + SE),
size = 1, width = 0.5, position = dodge) +
scale_linetype_manual(values = c("dotted", "solid")) +
scale_fill_discrete(guide = FALSE)
