ggplot2：在 y 轴上有两个变量（以相同比例测量）的散点图：如何改变美学并添加单独的回归线？

Question

为了我的论文，我在 R 中以 APA 格式制作散点图。到目前为止，我的代码如下，它非常适合只绘制一个具有置信区间和回归线的变量：

  scatterplot=ggplot(dat, aes(x=STAIT, y=valence))+
    geom_point()+
    geom_smooth(method=lm,se=T, fullrange=T,colour='black')+
    labs(x='STAI-T score', y='Report length')+
    apatheme

但是，我有两个变量最初是在相同的 0-100 范围内测量的：效价和唤醒度。我认为将两个变量添加到一个图中会很好，而不是两个单独的图，使用 'valence/arousal score' 作为 ylab 和 open/closed 点来定义哪些数据点来自哪个变量，有点像在 this example I found online。然而，在该示例中，数据来自不同的组。所以该代码不适用于我的数据。我尝试了不同的东西，最接近的是使用以下代码：

sp.both=ggplot(dat, aes(x=STAIT))+
  geom_point(aes(y=valence)) +
  geom_point(aes(y=arousal)) +
  apatheme

这为我提供了一个散点图，其中包含添加到同一图中的两个变量的数据点。但是，我需要一个分数的数据点在视觉上与另一个分数不同，并且我想为每个变量添加两条单独的回归线。但是到目前为止，我尝试过的所有方法都导致了错误，而且我无法在网上找到任何尝试做同样事情的人的例子。

非常感谢任何帮助！

Answer 1

使用一些随机示例数据，您可以像这样实现您的期望：

最好将数据重塑为长格式，例如使用tidyr::pivot_longer 这给了我们两个新的列，一个是变量的名称，另一个是相应的值。重塑后，您可以在 y 上映射值并通过在 shape 和 linetype:

上映射变量列来设置不同的形状和线型

library(ggplot2)
library(tidyr)

set.seed(42)
dat <- data.frame(
  STAIT = runif(20, 0, 1),
  valence = runif(20, 0, 1),
  arousal = runif(20, 0, 1)
)

dat_long <- dat %>%
  pivot_longer(c(valence, arousal), names_to = "var", values_to = "value")

ggplot(dat_long, aes(x = STAIT, y = value, linetype = var, shape = var)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "black", size = .5)
#> `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'

Answer 2

我想出了一个办法，代码如下：

sp.both = ggplot(dat,aes(x=STAIT)) +
  geom_point(shape = 16, aes(y=arousal)) +
  geom_point(shape = 1, aes(y=valence)) +
  labs(x='STAI-T score', y= 'valence/arousal score')+
  geom_smooth(method=lm,se=T,fullrange=T,colour='black',aes(y=arousal))+
  geom_smooth(method=lm,se=T,fullrange=T,linetype ='dashed',colour='black',aes(y=valence))+
  apatheme

我唯一还没有弄清楚的是现在如何添加带有线型 (solid/dashed) 和相应数据点 (solid/open) 及其所属变量的图例到。但是 Stefan 的例子解决了这个问题，我更喜欢情节在视觉上看起来的方式。所以这绝对是解决这个问题的更好方法。谢谢！

ggplot2：在 y 轴上有两个变量（以相同比例测量）的散点图：如何改变美学并添加单独的回归线？

ggplot2: scatterplot with two variables (measured on the same scale) on the y-axis: how do I change the aesthetics & add seperate regression lines?

plot

r

aes

ggplot2

geom