ggplot2绘制同尺度双Y变量散点图：如何修改美学样式并添加独立回归线（适配APA格式）

看起来你已经走了一半的路啦！问题的核心在于你的数据目前是宽格式（两个Y变量列：valence和arousal），而ggplot更适合处理长格式数据（把这两个变量合并成一列，用另一列标记类别）。这样我们就能轻松用视觉属性区分两组数据，并自动生成各自的回归线。

下面是完整的解决方案：

步骤1：将数据转换为长格式 #

首先用tidyr包的pivot_longer函数把宽数据转成长数据（如果还没装tidyr的话，先运行install.packages("tidyr")）：

library(tidyr)
library(ggplot2)

# 转换数据格式
dat_long <- dat %>%
  pivot_longer(cols = c(valence, arousal),  # 指定要合并的Y变量列
               names_to = "variable",       # 新列的名称，用来标记是valence还是arousal
               values_to = "score")         # 新列的名称，存储对应的数值

步骤2：绘制带区分样式和独立回归线的散点图 #

现在用长数据来绘图，我们可以用shape参数区分实心/空心点，同时让geom_smooth自动为每个变量生成回归线：

sp_both <- ggplot(dat_long, aes(x = STAIT, y = score, shape = variable)) +
  geom_point(size = 2) +  # 设置点大小，让样式更清晰
  geom_smooth(method = lm, se = TRUE, fullrange = TRUE, colour = "black") +  # 每个变量独立生成回归线
  labs(x = "STAI-T score", 
       y = "valence/arousal score",
       shape = "Variable") +  # 设置图例标题
  scale_shape_manual(values = c(1, 16)) +  # 手动指定样式：1=空心圆，16=实心圆
  apatheme  # 应用你的APA主题

# 查看图形
print(sp_both)

代码解释 #

• pivot_longer：把原来的两个Y变量列合并成两列：variable（标记是valence还是arousal）和score（存储对应的数值），这是让ggplot能分组处理的关键。
• aes(shape = variable)：告诉ggplot根据variable列的值来区分点的形状，同时geom_smooth也会自动按这个分组生成各自的回归线和置信区间。
• scale_shape_manual：手动指定形状，1是空心圆，16是实心圆，你也可以根据需求换成其他形状（比如2=空心三角，17=实心三角等）。
• 所有的APA主题设置（apatheme）会正常应用，不会影响分组和回归线的显示。

这样你就能得到一张符合需求的图：同一个X轴，Y轴是合并后的分数，用实心/空心点区分两个变量，同时每条变量都有自己的回归线和置信区间，完全符合APA格式的要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eva Beunk