BOX-Plot язык R

 library(tidyverse)

library(gridExtra) df <- tibble("Выборка1" = c(84.7, 105.0, 98.9, 97.9, 108.7, 81.3, 99.4, 89.4, 93.0, 119.3, 99.2, 99.4, 97.1, 112.4, 99.8, 94.7, 114.0, 95.1, 115.5, 111.5), "Выборка2" = c(57.2, 68.6, 104.4, 95.1, 89.9, 70.8, 83.5, 60.1, 75.7, 102.0, 69.0, 79.6, 68.9, 98.6, 76.0, 74.8, 56.0, 55.6, 69.4, 59.5)) # считаем среднее, стандартное отклонение, к-во элементов и стандартную ошибку df %>% gather(factor_key = TRUE) %>% group_by(key) %>% summarise(mean = mean(value), sd = sd(value), n = n(), se = sd / sqrt(n)) # график boxplot box_plot <- df %>% gather(factor_key = TRUE) %>% group_by(key) %>% ggplot(aes(x = key, y = value, fill = key)) + geom_boxplot() + stat_summary(fun = mean, geom = "point", shape = 20, size = 3, color = "red", fill = "red") + theme(legend.position = "none") + labs(title = "Температура плавления ДНК двух типов", subtitle = "Boxplot", tag = "Рис. 1", x = "Сравнение двух выборок", y = "Температура F") # график errorbar error_bar <- df %>% gather(factor_key = TRUE) %>% group_by(key) %>% ggplot(aes(x = key, y = value)) + stat_summary(fun="mean", geom="point", color = "red") + stat_summary(fun.data="mean_cl_normal", geom="errorbar", size=1, width=0.2) + labs(title = "Температура плавления ДНК двух типов", subtitle = "График доверительных интервалов", tag = "Рис. 2", x = "Сравнение двух выборок", y = "Температура F") # совмещение графиков grid.arrange(box_plot, error_bar, ncol=2)