使用 R 中绘制的标准误差创建条形图

我试图找到在 R 中创建条形图并显示标准错误的最佳方法。我看过其他文章，但我无法弄清楚与我自己的数据一起使用的代码（之前没有使用过 ggplot，这似乎是最常用的方法，而 barplot 不与数据框合作）。我需要在两种情况下使用它，我为此创建了两个示例数据帧：

绘制 df1 图像，使 x 轴具有 a-c 位点，y 轴显示 V1 的平均值并突出显示标准误差，与此类似颜色为灰色。在这里，植物生物量应该是平均 V1 值，并且处理应该是我的每个站点。

以相同的方式绘制 df2，但之前和之后以类似的方式彼此相邻，因此在我的示例中，预测试和后测试等同于之前和之后。

x <- factor(LETTERS[1:3])
site <- rep(x, each = 8)
values <- as.data.frame(matrix(sample(0:10, 3*8, replace=TRUE), ncol=1))
df1 <- cbind(site,values)
z <- factor(c("Before","After"))
when <- rep(z, each = 4)
df2 <- data.frame(when,df1)

对于更有经验的 R 用户，特别是那些使用 ggplot 的用户，我深表歉意，但我无法将我在其他地方找到的代码片段应用到我的数据中。我什至无法获得足够的代码来生成图表的开始，所以我希望我的描述足够了。先感谢您。

像这样的东西吗？

library(ggplot2)
get.se <- function(y) {
 se <- sd(y)/sqrt(length(y))
 mu <- mean(y)
 c(ymin=mu-se, ymax=mu+se)
}
ggplot(df1, aes(x=site, y=V1)) +
  stat_summary(fun.y=mean, geom="bar", fill="lightgreen", color="grey70")+
  stat_summary(fun.data=get.se, geom="errorbar", width=0.1)

ggplot(df2, aes(x=site, y=V1, fill=when)) +
  stat_summary(fun.y=mean, geom="bar", position="dodge", color="grey70")+
  stat_summary(fun.data=get.se, geom="errorbar", width=0.1, position=position_dodge(width=0.9))

所以这利用了stat_summary(...)ggplot 中的函数首先总结y对于给定的x using mean(...)（对于酒吧），然后总结y对于给定的x使用get.se(...)误差线的函数。另一种选择是在使用 ggplot 之前汇总数据，然后使用geom_bar(...) and geom_errorbar(...).

另外，绘制 +/- 1 se 并不是一个很好的做法（尽管它经常使用）。您最好绘制合法的置信限制，例如，您可以使用内置的mean_cl_normal功能而不是做作get.se(...). mean_cl_normal基于数据呈正态分布的假设返回 95% 置信限（或者您可以将 CL 设置为其他值；阅读文档 http://www.inside-r.org/packages/cran/ggplot2/docs/hmisc).