在ggplot中,stat_compare_mean()函数用于比较两个或多个组的均值,并在图表中显示统计显著性。要更改stat_compare_mean()输出的字体系列,可以使用theme()函数来自定义图表的主题。 首先,需要安装并加载ggplot2包: 代码语言:txt 复制 install.packages("ggplot2") library(ggplot2) ...
目的:ggplot绘图后,比较不同组之间是否有统计学意义。 步骤一:数据输入及ggplot绘制柱形图 步骤二:添加统计学检验 方法一:ggplot绘图后,使用stat_compare_means()添加,参数label定义显示方式,method定义统计学方法,其他参数定义显示的颜色,大小,字体等。 方法二:一步法,绘图同时做统计学检验。compaired可定义两组或多...
所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary函数增加误差线。 ggplot(dat,aes(x=Group,y=Relative,fill=Group))+geom_bar(stat="summary",fun=mean,width=0.5,color="black")+scale_fill_manual(values=c("#017A4AFF","#FFCE4EFF","#3D98D3FF","#FF363CFF"))+stat_...
调整下字体大小和线条 代码语言:javascript 复制 p<-ggplot(dat,aes(x=Group,y=Relative,fill=Group))+geom_bar(stat="summary",fun=mean,width=0.5)+scale_fill_manual(values=c("#017A4AFF","#FFCE4EFF","#3D98D3FF","#FF363CFF"))+stat_summary(fun.data='mean_sd',geom="errorbar",colour="...
(size=20), axis.text.y = element_text(size=20), axis.title.x = element_text(size=20), axis.title.y = element_text(size=20), legend.title= element_text(size=20), legend.text= element_text(size=15))+ stat_compare_means(comparisons=my_comparisons,metho d = "t.test", label = "...
在SCI论文中,经常需要在图表中添加数据显著性标记。在R语言中,可以使用ggpubr包中的stat_compare_means函数轻松添加统计显著性标记。 首先,加载ggpubr包: ```r library(ggpubr) ``` 然后,在绘制图表时使用stat_compare_means函数: ```r ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + ...
stat_compare_means(comparisons =list(c("Normal","Cancer")), label.y = 0.20, label ="p.signif", method ="wilcox.test") 2023年05月05日 最常用的themes 1 2 annotate("text", label = NES, parse = T, x = 10000, y = 0.2, size = 6, ...
library(ggpubr) my_comparisons <- list(c("CBT", "Cont"), c("CBT", "FT"), c("Cont", "FT")) p5 <- ggplot(anorexia, aes(x= Treat, y = wt.change)) + geom_boxplot() + stat_compare_means(comparisons = my_comparisons, method = "t.test", color = "blue") + theme_bw()...
library(ggpubr)stat_compare_means(label.y=2.3,label.x=1,size=5) 1. 2. 多组数据的比较 library(ggpubr)my_comparisons<-list(c("HhOFF early","HhON early"),c("HhOFF late","HhON late"))stat_compare_means(method="anova",label.y=1.29)+# globalstat_compare_means(comparisons=my_compar...
(Figure_2c$Group))#统计分析#1. Specify the stat comparison groupsP <-"P"#使用t检验(非配对样本)比较不同组间的差异anno_df2 <- compare_means(Value~Group, data =Figure_2c, method="t.test",var.equal=TRUE,paired=F)an...