这是我的数据 ...1 栽培模式 牧食处理 品种 N 牧食量 sd se ci ｔ 1 1 单种 虫控 凤眼莲 7 0.08647824 0.04052190 0.01531584 0.03747651 ef 2 2 单种 虫控 喜旱莲子草 7 0.15914376 0.06396260 0.02417559 0.05915554 bc 3 3 单种 网控 凤眼莲 7 0.08229973 0.02911244 0.01100347 0.02692451 def 4 4 单种 网控 喜旱莲子草 8 0.22980253 0.15855552 0.05605784 0.13255573 ab 5 5 单种 自然 凤眼莲 8 0.16506509 0.07234344 0.02557727 0.06048063 abc 6 6 单种 自然 喜旱莲子草 6 0.25056084 0.06989884 0.02853608 0.07335433 a 7 7 混种 虫控 凤眼莲 7 0.06519970 0.03780579 0.01428925 0.03496453 f 8 8 混种 虫控 喜旱莲子草 7 0.09357108 0.08577276 0.03241906 0.07932657 def 9 9 混种 网控 凤眼莲 7 0.13411119 0.07133981 0.02696391 0.06597832 cde 10 10 混种 网控 喜旱莲子草 7 0.13843339 0.03047101 0.01151696 0.02818098 bcd 11 11 混种 自然 凤眼莲 7 0.16353384 0.05035352 0.01903184 0.04656924 abc 12 12 混种 自然 喜旱莲子草 7 0.31554648 0.15511837 0.05862923 0.14346056 ａ

根据您提供的数据，`牧食量` 列应该是您想要在 `geom_text()` 函数中使用的标签。因此，您需要将 `geom_text()` 函数的 `aes()` 中的标签部分修改为 `label=牧食量`。修改后的代码如下：

bplot <- ggplot(data=data,aes(x=牧食处理, y=牧食量, fill= 品种)) +
  geom_bar(stat="identity",position="dodge") +
  geom_errorbar(aes(ymax=牧食量+se,ymin=牧食量-se),position=position_dodge(0.9), width=0.15) +
  scale_fill_brewer(palette = "Set1") +
  geom_text (aes(y=牧食量+se+0.2, label=牧食量),position=position_dodge(0.9), size=3) +
  ylab("biomass (g)") +
  facet_grid('. ~ 栽培模式')

请注意，这里的 `牧食量` 列名应该与您的数据一致，如果实际情况不同，需要相应地修改。

相关问题

处理1 处理2 处理3 N 牧食量 sd se ci 1 凤单 虫控 凤眼莲 7 0.08647824 0.04052190 0.01531584 0.03747651 2 凤单 网控 凤眼莲 7 0.08229973 0.02911244 0.01100347 0.02692451 3 凤单 自然 凤眼莲 7 0.15507578 0.07193398 0.02718849 0.06652783 4 喜+凤 虫控 凤眼莲 7 0.06519970 0.03780579 0.01428925 0.03496453 5 喜+凤 虫控 喜旱莲子草 7 0.09357108 0.08577276 0.03241906 0.07932657 6 喜+凤 网控 凤眼莲 7 0.13411119 0.07133981 0.02696391 0.06597832 7 喜+凤 网控 喜旱莲子草 7 0.13843339 0.03047101 0.01151696 0.02818098 8 喜+凤 自然 凤眼莲 7 0.16353384 0.05035352 0.01903184 0.04656924 9 喜+凤 自然 喜旱莲子草 7 0.31554648 0.15511837 0.05862923 0.14346056 10 喜单 虫控 喜旱莲子草 7 0.15914376 0.06396260 0.02417559 0.05915554 11 喜单 网控 喜旱莲子草 8 0.22980253 0.15855552 0.05605784 0.13255573 12 喜单 自然 凤眼莲 1 0.23499022 NA NA NaN 13 喜单 自然 喜旱莲子草 6 0.25056084 0.06989884 0.02853608 0.07335433

根据给出的数据，该函数计算了牧食量这一变量在不同处理条件下的摘要统计量，包括样本数、平均值、标准差、标准误和置信区间。处理1、处理2和处理3是三个分组变量，分别表示不同的处理条件。数据集中总共有13个样本，其中处理2的样本数最多，为8个，而处理1和处理3的样本数相对较少，分别为7个和1个。不同处理条件下的牧食量均值有所差异，其中处理9下的牧食量均值最高，为0.31554648，处理12下的牧食量均值最低，为0.23499022。标准差和标准误反映了样本数据的离散程度和估计值的精度，处理9下的牧食量标准差最大，为0.15511837，处理1下的牧食量标准误最小，为0.01531584。置信区间是对总体均值的区间估计，反映了样本均值的可信程度，处理9下的牧食量置信区间最窄，为0.14346056。需要注意的是，第12个样本的标准差和标准误未知，因此对应的置信区间无法计算。

> summarySE(data=data, measurevar="总分株数", groupvars=c("处理1","处理2","处理3")) 处理1 处理2 处理3 N 总分株数 sd se ci 1 单种 虫控 凤眼莲 7 130.42857 14.88688 5.626710 13.76806 2 单种 虫控 喜旱莲子草 7 187.71429 85.75685 32.413044 79.31186 3 单种 网控 凤眼莲 7 132.57143 16.80136 6.350317 15.53867 4 单种 网控 喜旱莲子草 8 318.87500 89.82910 31.759384 75.09901 5 单种 自然 凤眼莲 8 162.25000 22.91444 8.101477 19.15695 6 单种 自然 喜旱莲子草 6 212.33333 60.16533 24.562392 63.13964 7 混种 虫控 凤眼莲 7 119.85714 16.34451 6.177642 15.11615 8 混种 虫控 喜旱莲子草 7 111.28571 22.28388 8.422516 20.60915 9 混种 网控 凤眼莲 7 108.71429 18.08051 6.833790 16.72168 10 混种 网控 喜旱莲子草 7 NA NA NA NA

这段代码计算了处理1，处理2和处理3的总分株数的均值（mean）、标准差（sd）、标准误（se）和置信区间（ci），并对这三种处理分别进行了汇总，包括样本量（N）和这三个因素的水平（处理1、处理2和处理3）。但是，第10组数据缺失了，无法计算均值、标准差、标准误和置信区间。

需要注意的是，这段代码只计算了各组的描述性统计量，并没有进行非参数检验。如果你想进行Kruskal-Wallis检验，可以使用R中的kruskal.test()函数。例如：

kruskal.test(总分株数 ~ 处理1 + 处理2 + 处理3, data = data)

其中，总分株数是因变量，处理1、处理2和处理3是自变量，data是数据框。这个函数将返回Kruskal-Wallis检验的结果，包括统计量、自由度和p值。