ggplot2中geom_smooth()绘制含分类x轴的线性回归线问题

当x轴是分类变量时，ggplot2默认会按x的每个水平分组拟合模型，但每个分类水平对应的底层数值是单一整数（比如A对应1，B对应2），单个x值无法生成直线，因此不会画出跨组的回归线，也不会抛出警告或错误。

要实现跨分类组的线性回归线，有几种简单的解决方式：

方法1：强制整体拟合（最简便） #

在geom_smooth的aes里指定group = 1，让ggplot将所有数据当作一个整体拟合线性模型：

library(ggplot2)

dat <- data.frame(group = as.factor(c(rep("A", 10), rep("B", 10))),
                  variable = c(rnorm(10, mean = 3), rnorm(10, mean = 12)))
dat$group <- factor(dat$group, levels = c("A", "B"))

ggplot(dat, aes(x = group, y = variable)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", aes(group = 1), se = FALSE) # 添加group=1强制整体拟合

方法2：将分类变量转为数值型 #

把因子变量转成对应的数值，再拟合回归线，最后手动设置x轴标签还原分类名称：

dat$group_num <- as.numeric(dat$group)

ggplot(dat, aes(x = group_num, y = variable)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
  scale_x_continuous(breaks = 1:2, labels = levels(dat$group)) # 还原分类标签

方法3：手动计算回归系数后添加直线 #

先拟合线性模型，提取截距和斜率，用geom_abline添加回归线：

# 拟合模型，将group转为数值变量
lm_model <- lm(variable ~ as.numeric(group), data = dat)

ggplot(dat, aes(x = group, y = variable)) +
  geom_point() +
  geom_abline(intercept = coef(lm_model)[1], slope = coef(lm_model)[2], color = "#00BFC4")

如果是想给每个分类组单独绘制水平线（每个组的拟合线），可以去掉group=1，但此时每个组只有一个x值，拟合出的是平行于x轴的水平线。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者empetrum