さまざまな可視化の試し方

準備は整いました。ここからは stat_summary() を使っていきます。

要約統計量とは、位置（平均や中央値）と散らばり（標準偏差や信頼区間）の組み合わせを指します。

これらの指標は、stat_summary() の fun.data 引数に関数を渡すことで計算されます。mean_sdl() は標準偏差の倍数を計算し、mean_cl_normal() は t 補正済みの 95% 信頼区間（CI）を計算します。

データ関数への引数は、stat_summary() の fun.args 引数にリストとして渡します。

位置オブジェクト posn_d と、ジッター付きの点を描いたプロット p_wt_vs_fcyl_by_fam_jit が利用可能です。

1
- 標準偏差を表すエラーバーを追加します。
  
  データ関数は mean_sdl（括弧なし）にします。
  
  平均の両側に標準偏差 1 を描くため、mean_sdl() 関数に渡す引数を fun.args にリスト形式で指定します。
  
  位置は posn_d を使います。

2
stat_summary() のデフォルトのジオムは "pointrange" で、既に有用です。
- 要約統計のジオムを "errorbar" に変更し、geom 引数に指定します。
3
- プロットに 95% 信頼限界の要約統計を追加するよう更新します。
- データ関数は mean_cl_normal（括弧なし）にします。
- 位置合わせには、ここでも dodge（posn_d）を使います。