¿Cómo dibujar un diagrama de interacción con intervalos de confianza?

Mis intentos:

1. No pude obtener intervalos de confianza en interaction.plot()

2. y por otro lado plotmeans()del paquete 'gplot' no mostraría dos gráficos. Además, no pude imponer dos plotmeans()gráficos uno encima del otro porque, por defecto, los ejes son diferentes.

3. Tuve cierto éxito usando el plotCI()paquete 'gplot' y superponiendo dos gráficos, pero aún así la coincidencia del eje no era perfecta.

¿Algún consejo sobre cómo hacer un diagrama de interacción con intervalos de confianza? Ya sea por una función, o consejos sobre cómo superponer plotmeans()o plotCI()gráficos.

muestra de código

br=structure(list(tangle = c(140L, 50L, 40L, 140L, 90L, 70L, 110L, 
150L, 150L, 110L, 110L, 50L, 90L, 140L, 110L, 50L, 60L, 40L, 
40L, 130L, 120L, 140L, 70L, 50L, 140L, 120L, 130L, 50L, 40L, 
80L, 140L, 100L, 60L, 70L, 50L, 60L, 60L, 130L, 40L, 130L, 100L, 
70L, 110L, 80L, 120L, 110L, 40L, 100L, 40L, 60L, 120L, 120L, 
70L, 80L, 130L, 60L, 100L, 100L, 60L, 70L, 90L, 100L, 140L, 70L, 
100L, 90L, 130L, 70L, 130L, 40L, 80L, 130L, 150L, 110L, 120L, 
140L, 90L, 60L, 90L, 80L, 120L, 150L, 90L, 150L, 50L, 50L, 100L, 
150L, 80L, 90L, 110L, 150L, 150L, 120L, 80L, 80L), gtangles = c(141L, 
58L, 44L, 154L, 120L, 90L, 128L, 147L, 147L, 120L, 127L, 66L, 
118L, 141L, 111L, 59L, 72L, 45L, 52L, 144L, 139L, 143L, 73L,  
59L, 148L, 141L, 135L, 63L, 51L, 88L, 147L, 110L, 68L, 78L, 63L, 
64L, 70L, 133L, 49L, 129L, 100L, 78L, 128L, 91L, 121L, 109L, 
48L, 113L, 50L, 68L, 135L, 120L, 85L, 97L, 136L, 59L, 112L, 103L, 
62L, 87L, 92L, 116L, 141L, 70L, 121L, 92L, 137L, 85L, 117L, 51L, 
84L, 128L, 162L, 102L, 127L, 151L, 115L, 57L, 93L, 92L, 117L, 
140L, 95L, 159L, 57L, 65L, 130L, 152L, 90L, 117L, 116L, 147L, 
140L, 116L, 98L, 95L), up = c(-1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
-1L, -1L, 1L, 1L, 1L, 1L, -1L, -1L, -1L, -1L, 1L, 1L, -1L, -1L, 
1L, 1L, -1L, 1L, 1L, -1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, -1L, -1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, -1L, -1L, 1L, 1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -1L, 
1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -1L, 1L, -1L, 1L, 1L, -1L, -1L, -1L, 
-1L, 1L, -1L, 1L, -1L, -1L, -1L, 1L, -1L, 1L, -1L, 1L, 1L, 1L, 
-1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -1L, 1L, -1L, 1L, 1L, -1L, -1L, 1L, 
1L, 1L, -1L, 1L, 1L, 1L)), .Names = c("tangle", "gtangles", "up"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -96L))

plotmeans2 <- function(br, alph) {
dt=br;   tmp   <- split(br$gtangles, br$tangle);   
means <- sapply(tmp, mean);  stdev <- sqrt(sapply(tmp, var));  
n <- sapply(tmp,length);  
ciw   <- qt(alph, n) * stdev / sqrt(n)
plotCI(x=means, uiw=ciw, col="black", barcol="blue", lwd=1,ylim=c(40,150),  xlim=c(1,12)); 
par(new=TRUE) dt= subset(br,up==1);   
tmp   <- split(dt$gtangles, dt$tangle);  
means <- sapply(tmp, mean);  
stdev <- sqrt(sapply(tmp, var));  
n <- sapply(tmp,length); 
ciw  <- qt(0.95, n) * stdev / sqrt(n)
plotCI(x=means, uiw=ciw, type='l',col="black", barcol="red", lwd=1,ylim=c(40,150), xlim=c(1,12),pch='+');
abline(v=6);abline(h=90);abline(30,10); par(new=TRUE);
dt=subset(br,up==-1);   
tmp <- split(dt$gtangles, dt$tangle);  
means <- sapply(tmp, mean);  
stdev <- sqrt(sapply(tmp, var));  
n <- sapply(tmp,length); 
ciw <- qt(0.95, n) * stdev / sqrt(n)
plotCI(x=means, uiw=ciw, type='l', col="black", barcol="blue",   lwd=1,ylim=c(40,150), xlim=c(1,12),pch='-');abline(v=6);abline(h=90);
abline(30,10);
}

plotmeans2(br,.95)

Si está dispuesto a usar ggplot , puede probar el siguiente código.

Con un predictor continuo

library(ggplot2)
gp <- ggplot(data=br, aes(x=tangle, y=gtangles)) 
gp + geom_point() + stat_smooth(method="lm", fullrange=T) + facet_grid(. ~ up)

para una trama de interacción facetada

Para una trama de interacción estándar (como la producida por interaction.plot()), solo tiene que eliminar las facetas.

gp <- ggplot(data=br, aes(x=tangle, y=gtangles, colour=factor(up))) 
gp + geom_point() + stat_smooth(method="lm")

Con un predictor discreto

Usando el ToothGrowthconjunto de datos (ver help(ToothGrowth)),

ToothGrowth$dose.cat <- factor(ToothGrowth$dose, labels=paste("d", 1:3, sep=""))
df <- with(ToothGrowth , aggregate(len, list(supp=supp, dose=dose.cat), mean))
df$se <- with(ToothGrowth , aggregate(len, list(supp=supp, dose=dose.cat), 
              function(x) sd(x)/sqrt(10)))[,3]

opar <- theme_update(panel.grid.major = theme_blank(),
                     panel.grid.minor = theme_blank(),
                     panel.background = theme_rect(colour = "black"))
gp <- ggplot(df, aes(x=dose, y=x, colour=supp, group=supp))
gp + geom_line(aes(linetype=supp), size=.6) + 
     geom_point(aes(shape=supp), size=3) + 
     geom_errorbar(aes(ymax=x+se, ymin=x-se), width=.1)
theme_set(opar)

También hay un paquete de efectos de Fox y Hong en R. Ver J. Stat. Suave. documentos aquí y aquí para ejemplos con intervalos de confianza y generación de código R.

No es tan bonito como una solución de ggplot, pero es bastante más general y un salvavidas para GLM moderadamente complejos.