自舉ggplot2中的比例（因子級別）

Question

我有一個長格式的數據框，其中行代表不同人的響應（四類之一）。一個例子的數據集在這裏提供：

df <- data.frame(person=c(rep("A",100),rep("B",100)),resp=c(sample(4,100,replace=TRUE),sample(4,100,replace=TRUE))) 
df$resp <- factor(df$resp) 
summary(df) 
person resp 
A:100 1:52 
B:100 2:55 
     3:54 
     4:39 

，我要提供一個圖表，其中x軸繪出了響應類別，y軸示出了響應在一個類別比例，並且其中誤差條通過計算自舉（採樣替換）。

我可以計算出的比例（以極其缺憾的方式，我敢肯定，這可以改善，但是這不是我的主要關注）：

pFrame <- ddply(df,.(person,resp),summarise,trials = length(resp)) 
# can't figure out how to calculate the proportion with plyr. 
pFrame$prop <- NA 
people <- unique(df$person) 
responses <- unique(df$resp) 
for (i in 1 : length(people)){ 
    nTrials <- nrow(subset(df,person==people[i])) 
    for (j in 1 : 4){ 
    pFrame$prop[pFrame$person==people[i] & pFrame$resp==responses[j]] <- pFrame$trials[pFrame$person==people[i] & pFrame$resp==responses[j]]/nTrials 
    } 
} 

，並繪製它：

ggplot(pFrame,aes(x=resp,y=prop,colour=person)) + geom_point() 

但我真的想使用類似stat_summary(fun.data="mean_cl_boot")的東西來顯示比例的可變性（即作用於原始數據框df，並在行上進行引導）。我已經嘗試過創建自定義函數的一些嘗試，但這看起來並不重要，因爲首先需要將因素級別轉換爲引導程序。

Answer 1

我無法讓ggplot的「mean_cl_boot」正常工作。這裏是一個替代的解決方案，但：

library(boot) 

summary_for_plot <- melt(prop.table(table(df), 1)) 
names(summary_for_plot) <- c("person", "resp", "V1") 

# function for boot() 
summary_function <- function(df, d){ 
    melt(prop.table(table(df[d,]), 1))[, 3] 
} 

bootres <- boot(df, statistic = summary_function, R=100) 
# get the standard deviation, used for the confidence intervals 
summary_for_plot$sd <- sd(bootres$t) 

ggplot(summary_for_plot, aes(x= resp, y = V1, color = person)) + geom_point() + 
    geom_errorbar(aes(ymin = V1-sd, ymax = V1+sd), width = 0.2)