Standardfehler im gestapelten geom_bar
Verfasst: Do Aug 27, 2020 7:42 pm
Hallo, ich schaffe es nicht die Fehlerbalken auf die richtigen Balken aufzusetzen.
Mit stat identity funktioniert das zwar aber dann sind die Balken in der falschen Reihenfolge und ich bekomme sie nicht richtig hin. Mein Ziel ist es einfach ein gestapeltes Balkendiagramm in der Reihenfolge Spross->Wurzel->Knolle mit dem Standardfehler an der richtigen Stelle.
Im Anhang ist das was ich bisher habe.
Das sind meine Daten:
Dünger Genotyp Spross Wurzel Knolle
A 1 6,2732 -1,0419 0
A 2 5,5367 -0,9234 0
A 1 6,0068 -0,9633 0
A 2 6,0794 -1,131 0
A 1 6,6632 -0,8455 0
A 2 6,4065 -1,4752 0
A 1 6,6252 -1,0595 0
A 2 6,16 -1,2888 0
A 2 6,4098 -1,4383 0
A 1 7,062 -1,0487 0
B 1 5,8388 -1,0849 0
B 2 5,4695 -1,1492 -0,0888
B 2 5,3268 -1,1257 -0,0164
B 1 5,895 -0,9625 0
B 1 5,8026 -0,907 0
B 2 5,5183 -1,2344 0
B 2 5,6802 -1,1993 0
B 1 6,0634 -1,0959 0
B 2 5,8736 -1,138 0
B 1 6,5233 -1,1697 0
C 1 3,4511 -0,7445 0
C 2 3,6229 -0,8601 -1,0378
C 2 4,081 -0,9989 0
C 1 3,7943 -0,9223 0
C 1 4,0456 -1,0364 0
C 2 3,8019 -1,0043 -1,0846
C 2 4,3979 -1,004 0
C 1 4,0168 -0,974 -0,0541
C 1 3,402 -0,5162 0
C 2 4,47638 -0,9235 0
D 1 1,5814 -0,5864 0
D 2 1,7061 -0,4136 -0,9137
D 2 1,891 -0,6159 0
D 1 1,6873 -0,5417 0
D 1 1,9481 -0,4528 0
D 2 2,0497 -0,5557 0
D 1 2,1126 -0,4713 0
D 2 1,8053 -0,4165 -0,8184
D 2 2,0406 -0,5386 0
D 1 2,3826 -0,4794 0
E 1 0,6071 -0,1354 0
E 2 0,634 -0,1483 -0,6274
E 1 1,0394 -0,2657 0
E 2 0,6629 -0,1919 -0,4145
E 1 0,9149 -0,3105 0
E 2 1,1253 -0,2884 0
E 2 0,9037 -0,2543 0
E 1 0,8535 -0,1945 0
E 1 1,0093 -0,1703 0
E 2 0,8612 -0,2819 0
Das ist mein bisheriges Skript:
Trockenmasse.df<-read.table("clipboard",header=T, dec=",")
View(Trockenmasse.df)
summary(Trockenmasse.df)
Trockenmasse.df$Genotyp<-as.factor(Trockenmasse.df$Genotyp)
summary(Trockenmasse.df)
data_long <- gather(Trockenmasse.df, condition, measurement, Spross:Knolle, factor_key=TRUE)
data_long
item_labels <- c("Kuba",
"Cardoso")
variable_names <- list(
"A" = "100 mg P" ,
"B" = "50 mg P",
"C" = "25 mg P",
"D" = "10 mg P",
"E" = "5 mg P"
)
variable_labeller <- function(variable,value){
return(variable_names[value])
}
ggplot(data_long,aes(x=Genotyp,y=measurement,
fill= condition))+
facet_wrap(~Dünger,nrow=1,labeller=variable_labeller)+
stat_summary(fun = mean,geom="bar",
color="black", position = position_stack(vjust = 1, reverse = TRUE))+
xlab("Genotyp") +
stat_summary(fun.data = mean_se,
geom = "errorbar",
width=0.2)+
ylab("Trockenmasse [g]")+
scale_fill_grey(name="",start =0.8, end =0.4)+
scale_x_discrete(labels = item_labels)+
scale_y_continuous( expand = c(0, 0))+
theme(axis.text.x = element_text(size=10,
angle=90,hjust=.5,vjust=.5,face="plain"))
Vielen Vielen Dank für die Hilfe
Viele Grüße
Mit stat identity funktioniert das zwar aber dann sind die Balken in der falschen Reihenfolge und ich bekomme sie nicht richtig hin. Mein Ziel ist es einfach ein gestapeltes Balkendiagramm in der Reihenfolge Spross->Wurzel->Knolle mit dem Standardfehler an der richtigen Stelle.
Im Anhang ist das was ich bisher habe.
Das sind meine Daten:
Dünger Genotyp Spross Wurzel Knolle
A 1 6,2732 -1,0419 0
A 2 5,5367 -0,9234 0
A 1 6,0068 -0,9633 0
A 2 6,0794 -1,131 0
A 1 6,6632 -0,8455 0
A 2 6,4065 -1,4752 0
A 1 6,6252 -1,0595 0
A 2 6,16 -1,2888 0
A 2 6,4098 -1,4383 0
A 1 7,062 -1,0487 0
B 1 5,8388 -1,0849 0
B 2 5,4695 -1,1492 -0,0888
B 2 5,3268 -1,1257 -0,0164
B 1 5,895 -0,9625 0
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B 2 5,6802 -1,1993 0
B 1 6,0634 -1,0959 0
B 2 5,8736 -1,138 0
B 1 6,5233 -1,1697 0
C 1 3,4511 -0,7445 0
C 2 3,6229 -0,8601 -1,0378
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C 2 3,8019 -1,0043 -1,0846
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C 1 3,402 -0,5162 0
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D 1 1,5814 -0,5864 0
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E 2 0,6629 -0,1919 -0,4145
E 1 0,9149 -0,3105 0
E 2 1,1253 -0,2884 0
E 2 0,9037 -0,2543 0
E 1 0,8535 -0,1945 0
E 1 1,0093 -0,1703 0
E 2 0,8612 -0,2819 0
Das ist mein bisheriges Skript:
Trockenmasse.df<-read.table("clipboard",header=T, dec=",")
View(Trockenmasse.df)
summary(Trockenmasse.df)
Trockenmasse.df$Genotyp<-as.factor(Trockenmasse.df$Genotyp)
summary(Trockenmasse.df)
data_long <- gather(Trockenmasse.df, condition, measurement, Spross:Knolle, factor_key=TRUE)
data_long
item_labels <- c("Kuba",
"Cardoso")
variable_names <- list(
"A" = "100 mg P" ,
"B" = "50 mg P",
"C" = "25 mg P",
"D" = "10 mg P",
"E" = "5 mg P"
)
variable_labeller <- function(variable,value){
return(variable_names[value])
}
ggplot(data_long,aes(x=Genotyp,y=measurement,
fill= condition))+
facet_wrap(~Dünger,nrow=1,labeller=variable_labeller)+
stat_summary(fun = mean,geom="bar",
color="black", position = position_stack(vjust = 1, reverse = TRUE))+
xlab("Genotyp") +
stat_summary(fun.data = mean_se,
geom = "errorbar",
width=0.2)+
ylab("Trockenmasse [g]")+
scale_fill_grey(name="",start =0.8, end =0.4)+
scale_x_discrete(labels = item_labels)+
scale_y_continuous( expand = c(0, 0))+
theme(axis.text.x = element_text(size=10,
angle=90,hjust=.5,vjust=.5,face="plain"))
Vielen Vielen Dank für die Hilfe
Viele Grüße