エラー：ggplot2ファセットが間違った値をプロットしています

Question

ggplot2で3者対話をプロットしようとしていますが、生成されたプロットの値、特に中央の列の値が、すなわち、未加工のデータは、非ワードが常に実際のワードよりも遅いことを示していますが、中央の列は反対のパターンを示しています。私は同様のコードとデータを使って別の図をプロットしようとしましたが、誤った値が再びプロットされました。

誰かが私のコード内のエラーがどこにあるのか教えていただければ幸いです。

g <- ggplot(m.df, 
     aes(x = ZMemScore, 
      y = exp(m.df$fit), 
      color = factor(Type))) + 
    geom_ribbon(aes(ymin=exp(m.df$lower), ymax=exp(m.df$upper), color = NA, fill = factor(Type)), linetype = 1, alpha=0.3) + 
    geom_line(aes(linetype = Type), size = 1.2) + 
    xlab("ZMemScore") + ylab("Predicted RT (ms)") + labs(color = "Type", subtitle ="ZQVT") + 
    facet_grid(. ~ ZQVT) + 
    scale_linetype_discrete(name='Type', labels=c('Nonword','Real Word')) + 
    theme_classic() + scale_color_manual(values=c("black", "firebrick2")) + theme(plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5)) + 
    theme(text = element_text(size=14))+ 
    guides(fill = FALSE, color = FALSE) 
plot(g) 

生成されたプロット：https://i.stack.imgur.com/IytLr.png

プロットにした値：https://i.stack.imgur.com/kPMRR.png

ありがとう！

Answer 1

キーは、ggplot（）を呼び出す前にデータを調整し、ggplot内で "df $"を呼び出すことを避けることです。それ以外の場合は、特定のエラーが発生する可能性が高くなります（例：要素指図が混在する可能性があります）。この場合にはそれを修正するには、あなたはこれを試すことができます。

require(ggplot2) 

df$exp_fit <- exp(df$fit) 
df$exp_lower <- exp(df$lower) 
df$exp_upper <- exp(df$upper) 
df$Type <- as.factor(df$Type) 
df$ZQVT <- as.factor(df$ZQVT) 

ggplot(df, aes(x=ZMemScore, y=exp_fit, 
       color=Type)) + 
    geom_ribbon(aes(ymin=exp_lower, ymax=exp_upper, 
        color=NA, fill=Type), 
       linetype=1, alpha=0.3) + 
    geom_line(aes(linetype=Type), size=1.2) + 
    xlab("ZMemScore") + ylab("Predicted RT (ms)") + 
    labs(color="Type", subtitle="ZQVT") + 
    facet_grid(. ~ ZQVT) + 
    scale_linetype_discrete(name='Type', labels=c('Nonword','Real Word')) + 
    theme_classic() + 
    scale_color_manual(values=c("black","firebrick2")) + 
    theme(plot.subtitle = element_text(hjust=0.5)) + 
    theme(text = element_text(size=14))+ 
    guides(fill=FALSE, color=FALSE) 

出力を：

サンプルデータを：

require(data.table) 
df <- fread("ZMemScore ZQVT Type fit se lower upper 
    -1 -2 LDTNW 7.029661 0.04961080 6.932423 7.126900 
    0 -2 LDTNW 7.130045 0.03618878 7.059115 7.200976 
    1 -2 LDTNW 7.230430 0.05005473 7.132321 7.328538 
    2 -2 LDTNW 7.330814 0.07777387 7.178375 7.483253 
    -1 -1 LDTNW 6.953625 0.03015198 6.894526 7.012723 
    0 -1 LDTNW 7.021205 0.02288979 6.976340 7.066069 
    1 -1 LDTNW 7.088784 0.03319670 7.023718 7.153851 
    2 -1 LDTNW 7.156364 0.05141379 7.055592 7.257137 
    -1 0 LDTNW 6.877588 0.02308945 6.832332 6.922844 
    0 0 LDTNW 6.912364 0.01719115 6.878669 6.946059 
    1 0 LDTNW 6.947139 0.02335335 6.901366 6.992912 
    2 0 LDTNW 6.981915 0.03581413 6.911718 7.052111 
    -1 1 LDTNW 6.801552 0.03651265 6.729986 6.873117 
    0 1 LDTNW 6.803523 0.02498816 6.754545 6.852500 
    1 1 LDTNW 6.805494 0.02890588 6.748837 6.862150 
    2 1 LDTNW 6.807465 0.04434635 6.720545 6.894385 
    -1 2 LDTNW 6.725515 0.05752647 6.612762 6.838269 
    0 2 LDTNW 6.694682 0.03886592 6.618504 6.770860 
    1 2 LDTNW 6.663848 0.04441321 6.576797 6.750899 
    2 2 LDTNW 6.633015 0.06852165 6.498711 6.767319 
    -1 -2 LDTRW 6.903851 0.04518178 6.815294 6.992409 
    0 -2 LDTRW 6.972785 0.03334094 6.907436 7.038134 
    1 -2 LDTRW 7.041719 0.04585878 6.951835 7.131603 
    2 -2 LDTRW 7.110653 0.07082106 6.971842 7.249464 
    -1 -1 LDTRW 6.806363 0.02755119 6.752362 6.860364 
    0 -1 LDTRW 6.855938 0.02116456 6.814455 6.897421 
    1 -1 LDTRW 6.905514 0.03046645 6.845799 6.965229 
    2 -1 LDTRW 6.955089 0.04690274 6.863158 7.047020 
    -1 0 LDTRW 6.708874 0.02124658 6.667230 6.750518 
    0 0 LDTRW 6.739091 0.01594271 6.707843 6.770339 
    1 0 LDTRW 6.769308 0.02146327 6.727240 6.811377 
    2 0 LDTRW 6.799525 0.03272497 6.735384 6.863667 
    -1 1 LDTRW 6.611386 0.03344309 6.545836 6.676935 
    0 1 LDTRW 6.622244 0.02302851 6.577108 6.667381 
    1 1 LDTRW 6.633103 0.02646563 6.581230 6.684976 
    2 1 LDTRW 6.643962 0.04035829 6.564858 6.723065 
    -1 2 LDTRW 6.513897 0.05253701 6.410923 6.616871 
    0 2 LDTRW 6.505397 0.03572626 6.435373 6.575422 
    1 2 LDTRW 6.496898 0.04058913 6.417342 6.576453 
    2 2 LDTRW 6.488398 0.06223723 6.366411 6.610384")