add_xy_position用于确定添加p值的位置,也可以用add_y_position()代替 scale_y_continuous 用于扩展Y坐标。下面代码中,0.5 意味着向上扩增50%高度。 state_pvalue_mannual 中,可以设置label为 stat.test中的某个列名,比如p或者 p.adj,也可以进行组合:{o.adj}{p.adj.signif} bxp <- ggboxplot( df,x="do...
boxplot,自带四分位信息,最好加上jitter让人看到你的数据点 violin plot,在单细胞里很火,可以直接看到数据的分布,可以叠加boxplot使用 线性拟合回归,lm,我们目前绝对无法handle非线性的回归这些经典分析必须搭配显著性测试,必须在图里显示P-value,或者P-value对应的符号(*、**、***、NS)。目前在ggplot里添加显著...
ggboxplot color = "supp", palette = "aaas", add = "jitter") # Add p-value p1 = p + stat_compare_means() #default Wilcoxon p2 = p + stat_compare_means(method = "t.test") p1 + p2 (2)标签显示格式 #标签位置 p1 = p + stat_compare_means(label.x.npc = "left", # label.x...
官方全面的教程：https://github.com/kevinblighe/EnhancedVolcano 示例差异基因数据 library(airway) librar...
p.format: 格式化p值 p.signif: 显著性水平 方法: 用于比较组别的统计检验 创建一个带p值的箱线图: p <- ggboxplot(ToothGrowth, x="supp", y = "len", color = "supp", palette = "jco", add = "jitter") # 添加p值 p + stat_compare_means() ...
# Box plots with p-valuesbxp <- ggboxplot(df, x ="supp", y ="len", fill ="#00AFBB") stat.test <- stat.test %>% add_xy_position(x ="supp") bxp + stat_pvalue_manual(stat.test, label ="p") + scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.05,0.1)))# Customize p-...
ToothGrowth%>%mutate(dose=as.factor(dose))%>%ggplot(aes(dose,len))+stat_boxplot(geom="errorbar",width=0.2,aes(fill=supp),position=position_dodge(1))+geom_boxplot(aes(fill=supp),position=position_dodge(1))+stat_pvalue_manual(stat.test2,label="p.adj.signif",label.size=6,hide.ns=T,...
# Create a box plot bxp <- ggboxplot( df, x = "dose", y = "len", color = "supp", palette = c("#00AFBB", "#E7B800") ) # Add p-values onto the box plots stat.test <- stat.test %>% add_xy_position(x = "dose", dodge = 0.8) bxp + stat_pvalue_manual( ...
这个函数扩展了ggplot2,可以对指定ggplot图形添加均值比较的p值。 简单形式如下: stat_compare_means(mapping=NULL,comparisons=NULL,hide.ns=FALSE,label=NULL,label.x=NULL,label.y=NULL) 1. 2. 3. 4. 5. 6. mapping: 由aes()创建的映射集合
ggviolin(df1,x="dose",y="len",fill = "dose",palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), add="boxplot", add.params=list(fill="white")) + stat_compare_means(comparisons = my_comparisons, label = "p.signif") + ...