укажите планки ошибок с помощью ggplot и facet_grid

Первым и самым простым решением было бы расположить столбик рядом, а не складывать его в стопку. Тогда единственное, что вам нужно изменить в вашем коде, - это добавить position="dodge" в ваш geom_bar() и запустить остальную часть вашего кода в том виде, в каком он у вас есть. Это дает дополнительное преимущество, так как позволяет напрямую сравнивать высоту различных полос и позволяет избежать размещения полос ошибок в середине полосы.

ms.chl<- ggplot(mus3, aes(x=group, y=litium, fill=treatment)) +
  geom_bar(stat="identity", colour="black",position="dodge") + 
  facet_grid(~day) + theme_bw() 
ms.chl + geom_errorbar(aes(ymin=litium-se, ymax=litium+se), size=0.5,   
    width=.25,position=position_dodge(.9)) +
  facet_grid(~day)

Чтобы добавить планки погрешностей на гистограмму с накоплением, вы должны убедиться, что столбцы центрированы на кумулятивной сумме litium. Для этого вы можете использовать cumsum() в ave():

mus3 <- within(mus3,lit2 <- ave(litium,group,day,FUN=cumsum))

Затем используйте lit2 вместо litium при вызове geom_errorbar() и не уворачивайтесь.

ms.chl<- ggplot(mus3, aes(x=group, y=litium, fill=treatment)) +
  geom_bar(stat="identity", colour="black") + facet_grid(~day) + theme_bw() 

ms.chl + geom_errorbar(aes(ymin=lit2-se, ymax=lit2+se), size=0.5,   
                       width=.25) + facet_grid(~day)

И если вам просто нужны планки ошибок для группы, тогда вам нужно получить ошибки для всей группы, а не для группы в рамках лечения, но вы не можете просто добавить это прямо к средним, основанным на всей группе, потому что эти являются средними, а линейчатая диаграмма с накоплением имеет сумму средних, поэтому вам нужно суммировать средние из mus3.

musgroup <- summarySE(mus, measurevar="litium", 
                      groupvars=c("group", "day"), na.rm = TRUE)

musgroupsum <- ddply(mus3,.(group,day),summarize,lit2 = sum(litium))

mus4 <- merge(musgroup,musgroupsum)

ms.chl<- ggplot() +
  geom_bar(data=mus3, aes(x=group, y=litium, fill=treatment),
           stat="identity", colour="black") + facet_grid(~day) + theme_bw() 

ms.chl + geom_errorbar(data=mus4,aes(x=group,ymin=lit2-se, ymax=lit2+se),
                       size=0.5, width=.25)

Однако в этот момент это начинает становиться немного бессмысленным. Сложенные средние не являются средними значениями группы - они представляют собой сумму средних значений группы, но ошибка относится к среднему значению группы. Когда вы посмотрите на рисунок, полосы ошибок будут казаться меньше по сравнению со средним значением, которое они представляют, потому что они центрированы намного выше, чем они должны быть. Похоже, что вы ищете представление о групповом значении, которое позволяет вам увидеть вклад каждого из методов лечения в это групповое значение. Один из способов показать это - масштабировать размер столбчатой ​​диаграммы так, чтобы кумулятивная сумма была сосредоточена на правильном среднем значении для каждой из групп.

mus3 <- within(mus3,lit3 <- ave(litium,group,day,FUN=function(x) x/length(x)))

ms.chl<- ggplot() +
  geom_bar(data=mus3, aes(x=group, y=lit3, fill=treatment),
           stat="identity", colour="black") + facet_grid(~day) +
  theme_bw() + ylab("litium")

ms.chl + geom_errorbar(data=mus4,aes(x=group,ymin=litium-se, ymax=litium+se),
                       size=0.5,width=.25)