如何用ggplot绘制重复测量数据的分组均值连线误差图？

我有一个采用重复测量被试内设计的数据集，包含参与者ID、性别、condition（条件）、测量值4个变量，数据示例如下：

df <- read.table(text = 'ID sex condition value
01 m A 0.0765
01 m B 0.063
01 m C 0.0773
02 f B 0.0599
02 f C 0.0679
02 f A 0.067
03 f C 0.0728
03 f A 0.0589
03 f B 0.0699', header=TRUE)

我需要绘制按性别分组、展示各condition均值与标准差的图。使用ez包的ezPlot绘制的图符合布局，但误差条未显示每组每个condition的标准差，所有误差条长度一致，不符合数据。
使用ggplot2绘制的柱状图可正确展示数据，但我不想用柱状图或箱线图，想要类似ezPlot的、按性别分组且均值用线条连接的图。尝试将geom_bar替换为geom_line后无法正常工作，请问如何用ggplot2实现目标图（类似线条连接均值、带标准差误差条、按性别分组的样式）？

要实现目标图，核心是先计算分组统计量，再用ggplot2构建线条+误差条的可视化：

1. 计算分组均值与标准差
   用dplyr对性别和条件的组合进行统计：

library(dplyr)
library(ggplot2)

summary_df <- df %>%
  group_by(sex, condition) %>%
  summarise(
    mean_val = mean(value),
    sd_val = sd(value),
    .groups = "drop"
  )

2. 绘制目标可视化图
   通过指定分组规则，让线条正确连接同性别下不同条件的均值，同时添加标准差误差条：

ggplot(summary_df, aes(x = condition, y = mean_val, color = sex, group = sex)) +
  geom_line(linewidth = 1) +  # 连接同性别各条件的均值
  geom_point(size = 3) +  # 标记均值点
  geom_errorbar(
    aes(ymin = mean_val - sd_val, ymax = mean_val + sd_val),
    width = 0.2,
    position = position_dodge(0.2)  # 避免不同性别元素重叠
  ) +
  labs(
    x = "条件",
    y = "测量值均值",
    color = "性别"
  ) +
  theme_classic()  # 简洁风格贴近ezPlot

关键细节 #

• group = sex是geom_line正常工作的核心，确保ggplot识别出需要连接的同组数据点
• position_dodge参数用于微调元素位置，避免同一条件下不同性别的点和误差条重叠
• 若需要更贴合ezPlot的布局，可通过theme()调整坐标轴样式、图例位置等细节

内容的提问来源于stack exchange，提问作者John