在R语言在生物信息学的实际应用中,常常需要添加p-value和显著性标记。很多同学对于添加P-value这个问题一直一知半解,殊不知,不同的类型添加P-value选择的方法也是不同的。 本文将详细介绍如何通过ggpubr包为ggplot图添加p-value以及显著性标记。利用数据集ToothGrowth进行演示。 #先加载包 library(ggpubr) #加载数...
在r语言中计算函数的数学期望 r语言计算pvalue 一、独立性检验 根据频数信息判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。 p-value p-value就是Probability的值,它是一个通过计算得到的概率值,也就是在原假设为真时, 得到最大的或者超出所得到的检验统计量值的概率。 一般将p值定位到0.05,当 p < 0.05 拒绝原...
[19] gridExtra_2.3 knitr_1.19 dplyr_0.7.4 [22] stringr_1.2.0 survMisc_0.5.4 grid_3.4.3 [25] tidyselect_0.2.3 data.table_1.10.4-3 glue_1.2.0 [28] KMsurv_0.1-5 R6_2.2.2 km.ci_0.5-2 [31] survival_2.41-3 foreign_0.8-69 tidyr_0.8.0 [34] purrr_0.2.4 reshape2_1.4.2 spli...
Sessioninfo sessionInfo()## R version 3.4.0 (2017-04-21)## Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)## Running under: Windows 8.1 x64 (build 9600)### Matrix products: default### locale:## [1] LC_COLLATE=Chinese (Simplified)_China.936## [2] LC_CTYPE=Chinese (Simplified)_Chi...
方法R函数描述 T-testt.test()比较两组(参数) Wilcoxon testwilcox.test()比较两组(非参数) ANOVAaov()或anova()比较多组(参数) Kruskal-Walliskruskal.test()比较多组(非参数) 各种比较方法后续有时间一一讲解。 添加p-value 主要利用ggpubr包中的两个函数: ...
R语言: # Z检验P值(右尾) p_value <- pnorm(z, lower.tail=FALSE) # 卡方检验P值 p_value <- pchisq(chi_sq, df, lower.tail=FALSE) 4. 注意事项 分布选择:不同检验对应不同分布(如ANOVA用F分布),需确认统计量的理论分布。 单双尾选择:研究假设的方向性影响P值...
R语言中常用的比较方法包括但不限于t检验、ANOVA、配对t检验等。具体用法和参数细节会在后续的教程中详细讲解。添加p-value时，主要可以利用ggpubr包中的compare_means()函数和stat_compare_means()函数。通过这些函数，可以轻松在图形中展示比较结果和显著性水平。在比较独立的两组数据时，可以使用compare...
3:利用ggsignif R包添加显著性标记。 library(ggplot2)library(ggsignif)ggplot(iris,aes(x=Species,y=Sepal.Length))+geom_boxplot()+### 添加两两比较的列的信息geom_signif(comparisons=list(c("versicolor","virginica")),### P值<0.05,则显示map_signif_level=TRUE) ...
R构建df in循环拉出pvalue 在R语言中,构建数据框(data frame)并通过循环计算p值是一种常见的数据分析任务。以下是一个详细的解答,包括基础概念、示例代码和相关注意事项。 基础概念 数据框(Data Frame):R中的一种数据结构,类似于表格,可以包含不同类型的列。 循环(Loop):用于重复执行一段代码的结构,常见的有...
注意:由于在R中会自动将“-”替换为“.”,所以下方的提取也采用了P.value。data$P.value <- -log10(data$P.value[]) 图1:数据格式 0 设置阈值 在这里我们设置想要的阈值,并制定规则,然后根据这些规则给样品分类,并将分类添加在数据框最后一列,以便后面画图的时候根据分类给样品点上不同颜色。