R数据可视化2:箱形图 Boxplot |
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日更已经是不可能的了,让我向周更靠齐。本节我们来讲箱形图(Box-plot)。 什么是箱形图箱形图(Box-plot)是一种用作显示一组数据分散情况的统计图,因形状如箱子而得名。除了生信领域,该图在其他领域也经常被使用。主要用于反映原始数据分布的特征,并且可以进行多组数据分布特征的比较。箱形图能显示出一组数据的最大值(Maximum)、最小值(Minimum)、中位数(Median)及上下四分位数(1st/3rd Quartile),同时还可以显示逸出值(Outlier)。 那么,这些值是如何被计算出来的呢?什么样的数据会被判定为逸出值呢? 第一四分位数(Q1),又称较小四分位数,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。 第二四分位数,又称中位数,等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。 第三四分位数(Q3)又称较大四分位数,等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。 逸出值,是根据四分位间距(interquartile range)进行计算的: 四分位间距 = Q3-Q1 = ΔQ 在区间 Q3+1.5ΔQ, Q1-1.5ΔQ 之外的值即被视为逸出值。 箱形图怎么画(1) 需要什么格式的数据 我们需要的数据只要两列,一列为x,一列为y。本次我们使用R中提供的iris数据。 这个数据共有5列,分别为花萼长度(Sepal.Length)、花萼宽度(Sepal.Width)、花瓣长度(Petal.Length)、花瓣宽度(Petal.Width)以及物种(Species)。 比如我们想要探究不同物种的花萼长度差异。 (2) 如何使用ggplot2做箱形图 利用ggplot2画图的核心命令是geom_boxplot。我们先来尝试做一个最最基础也是最丑的boxplot图。 #加载包 library(ggplot2) #作图 ggplot(iris,aes(x=Species,y=Sepal.Length))+ geom_boxplot()可以看到不同的物种之间Sepal.Length有所不同,那么这种差异显著吗? 这个时候我们就需要做检验,那么如何可以直接把检验结果展示在图中呢。这个时候我们可以使用另一个R包ggpubr。 #加载包 library(ggplot2) library(ggpubr) #作图 ggplot(iris,aes(x=Species,y=Sepal.Length,color=Species))+ geom_boxplot()+ theme_bw()+#改变绘图主题 stat_compare_means(aes(label = ..p.signif..),comparisons = list(c('setosa','versicolor'), c('setosa','virginica'),c('versicolor','virginica')))+#添加检验 xlab("")#修改横坐标 如果将stat_compare_means这部分修改为stat_compare_means(comparisons = list(c('setosa','versicolor'), c('setosa','virginica'),c('versicolor','virginica')))那么默认的作图就不是显示*号而是具体的pvalue值。具体的星号和pvalue的关系如下: ns: p > 0.05 *: p |
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