R语言添加p-value和显著性标记，原文链接 https://mp.weixin.qq.com/s/gRw0krS3LY7c0QK9y47EJw

作者简介 Introduction

taoyan：伪码农，R语言爱好者，爱开源。

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往期回顾

上篇文章中提了一下如何通过ggpubr包为ggplot图添加p-value以及显著性标记,本文将详细介绍。利用数据集ToothGrowth进行演示。

数据格式如下：

R中常用的比较方法主要有下面几种：

主要利用ggpubr包中的两个函数：

compare_means():可以进行一组或多组间的比较

stat_compare_mean():自动添加p-value、显著性标记到ggplot图中

compare_means()函数

该函数主要用用法如下：

compare_means(formula, data, method = “wilcox.test”, paired = FALSE,

group.by = NULL, ref.group = NULL, …)

注释：

formula:形如x~group，其中x是数值型变量，group是因子，可以是一个或者多个

data：数据集

method:比较的方法，默认为”wilcox.test”, 其他可选方法为：”t.test”、”anova”、”kruskal.test”

paired:是否要进行paired test(TRUE or FALSE)

group_by: 比较时是否要进行分组

ref.group: 是否需要指定参考组

stat_compare_means()函数

主要用法：

stat_compare_means(mapping = NULL, comparisons = NULL hide.ns = FALSE,

label = NULL, label.x = NULL, label.y = NULL, …)

注释：

mapping:由aes()创建的一套美学映射

comparisons:指定需要进行比较以及添加p-value、显著性标记的组

hide.ns:是否要显示显著性标记ns

label:显著性标记的类型，可选项为：p.signif(显著性标记)、p.format(显示p-value)

label.x、label.y:显著性标签调整

…:其他参数

比较独立的两组

统计结果如下:

结果解释：

.y:测试中使用的y变量

p:p-value

p.adj:调整后的p-value。默认为p.adjusthod=”holm”

p.format:四舍五入后的p-value

p.signif:显著性水平

method:用于统计检验的方法