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如何显示交叉（配对）实验的误差线
以下场景已成为调查者（I），审阅者/编辑者（R，与CRAN不相关）和我（M）这三者中的最常见问题解答，是情节创建者。我们可以假设（R）是典型的医学大老板评论者，他只知道每个图都必须有误差条，否则是错误的。当涉及到统计审查员时，问题就不那么重要了。 情境 在典型的药理交叉研究中，测试了两种药物A和B对葡萄糖水平的影响。每位患者均按随机顺序进行两次测试，并且假定没有残留。主要终点是葡萄糖（BA）之间的差异，我们假设配对t检验就足够了。 （I）想要显示两种情况下的绝对葡萄糖水平的图。他担心（R）对误差条的需求，并要求在条形图中出现标准误差。让我们不要在这里开始条形图战争。 （I）：那不是真的。条形重叠，并且我们有p = 0.03？那不是我在高中学到的。 （M）：我们在这里有一个配对的设计。要求的误差线完全不相关，计数的是配对差异的SE / CI，图中未显示。如果我可以选择，并且没有太多数据，那么我希望使用以下图表 新增1：这是几个响应中提到的平行坐标图 （M）：这些线显示了配对，并且大多数线都向上，这是正确的印象，因为斜率才是最重要的（好吧，这是绝对的，尽管如此）。 （I）：那张照片令人困惑。没有人理解它，并且没有错误条（R在潜伏）。 （M）：我们还可以添加另一个图，以显示差异的相关置信区间。距零线的距离给人以效果大小的印象。 （I）：没人做 （R）：它浪费了珍贵的树木 （男）：（作为一个好德国人）：是的，在树上指点了。但是，当我们进行多种处理和多种对比时，我还是会使用它（并且永远不会将其发布）。 有什么建议吗？如果要创建绘图，R代码在下面。 # Graphics for Crossover experiments library(ggplot2) library(plyr) theme_set(theme_bw()+theme(panel.margin=grid::unit(0,"lines"))) n = 20 effect = 5 set.seed(4711) glu0 = rnorm(n,120,30) glu1 = glu0 + rnorm(n,effect,7) dt = data.frame(patient = rep(paste0("P",10:(9+n))), treatment = rep(c("A","B"), each=n),glucose …