Un gráfico ggplot sobre distancia y tiempo

Generamos unos datos de antes y después de un tratamiento y se han analizado los tiempos que se tarda en recorrer distintas distancias.

suppressPackageStartupMessages(library(tidyverse))
set.seed(123)
datos <- data.frame(distancia=rep(c(10,20,40,70,110),10))
datos$tipo  <- c("Antes","Desp.")
error  <- ifelse(datos$tipo=="Antes",0,0.3)
datos$tiempo  <- rnorm(length(datos$distancia),mean=datos$distancia + error, sd= sqrt(datos$distancia))

Error en library(tidyverse): no hay paquete llamado ‘tidyverse’

Calculamos los principales estadísticos asociados (media, desviación típica, mediana e intervalo de confianza).

datos_media <- datos %>%
    group_by(tipo,distancia) %>%
    summarize(media = mean(tiempo),
              sd=sd(tiempo),
              mediana=median(tiempo),
              n=n(),
              intconf1=t.test(tiempo)$conf.int[1],
              intconf2=t.test(tiempo)$conf.int[2])
as.data.frame(datos_media)

Error en datos %>% group_by(tipo, distancia) %>% summarize(media = mean(tiempo), : 
  no se pudo encontrar la función "%>%"
Error: objeto 'datos_media' no encontrado

Representamos visualmente los resultados.

library(ggplot2)
ggplot()+
    geom_point(aes(y=tiempo,x=distancia,color=tipo),data=datos) +
    geom_line(aes(y=media,x=distancia,color=tipo),datos_media)  +
    theme_bw() + theme(legend.position = c(0.87, 0.17)) +
    ylab("Tiempo (segundos)") + xlab("Distancia(metros)") +
    scale_x_continuous(breaks=c(10,20,40,70, 110))