Редактировать
Я начал заново. Учитывая, как данные просты и чисты, может быть проще всего использовать ListPlot
и
добавить бары через Epilog
.
Вы все еще можете немного его настроить - например, поместите небольшое расстояние между синими и красными точками данных и столбцами, добавьте легенду и т. д., но основная идея есть.
data = {{{7.11`, 7.51`, 11.14`, 8.19`, 6.58`}, {2.14`, 2.33`, 2.25`, 1.53`, 1.71`}}, {{4.69`, 4.79`, 3.78, 4.34`, 4.8`}, {2.22`, 2.71`, 3.18`, 2.29`, 1.93`}}};
ListPlot[{data[[1, 1]], data[[2, 1]]},
PlotStyle -> {{PointSize[.025], Red}, {PointSize[0.025], Blue}},
Frame -> True,
PlotRange -> {{0.5, 5.5}, {0, 14}},
FrameTicks -> {{Automatic, Automatic}, {Range[5], None}},
FrameLabel -> {{"Fixation (ms)", None}, {"Subject", None}},
Epilog -> {{Red, Thickness[0.003], Dashed,
Line[{{0, m1 = Mean@data[[1, 1]]}, {5.5, m1}}],
Blue, Line[{{0, m1 = Mean@data[[2, 1]]}, {5.5, m1}}]},
Thickness[0.005], Red,
Line[{{#[[1]], #[[2, 1]]}, {#[[1]], #[[2, 2]]}}] & /@
Transpose@{Range[5], ({#[[1]] + #[[2]], #[[1]] - #[[2]]} & /@
Transpose@data[[1]])},
Thickness[0.005], Blue,
Line[{{#[[1]], #[[2, 1]]}, {#[[1]], #[[2, 2]]}}] & /@
Transpose@{Range[5], ({#[[1]] + #[[2]], #[[1]] - #[[2]]} & /@
Transpose@data[[2]])},
}]
Ниже BoxWhiskerChart
от ваших данных. Если это выглядит неопределенно как то, что вас интересует, его можно изменить так, чтобы спред от 25-го процентиля до 75-процентного процентиля был изменен, чтобы отразить спрэд в один день выше и ниже среднего.
И, да, легко наложить групповые средства (N = 5) на Диаграмму.
[Причина, по которой нет идеальной симметрии в отношении среднего значения, заключается в том, что я использовал ваши средние значения и стандартные отклонения для генерации необработанных данных, предполагая нормальное распределение. Я использовал только 100 точек данных на пробу, поэтому небольшое искажение естественно. Этого бы не произошло, если бы мы настроили график так, чтобы он отражал стандартные отклонения, которые являются симметричными.]