在R语言中,stat_compare_means函数是一个非常有用的函数,用于进行两个或多个组的均值比较的假设检验。这个函数是ggpubr包的一部分,它提供了一种可视化方式来展示统计结果。以下是如何使用stat_compare_means函数进行假设检验和结果比较的步骤: 安装和加载ggpubr包首先,你需要安装并加载ggpubr包。你可以使用以下代码...
使用stat_compare_means比较均值 现在我们可以使用stat_compare_means函数来比较组别A和组别B之间的均值差异。在绘制箱线图时,我们可以添加stat_compare_means来显示均值比较的结果: # 绘制箱线图并添加均值比较p<-ggboxplot(df,x="group",y="value",color="group",palette=c("#00AFBB","#E7B800"),add="j...
在ggpubr包中有两个函数可以进行计算两组或多组数据间的比较, compare_means() stat_compare_means( ) 2、两个独立样本t 检验 compare_means(len ~ supp, data = ToothGrowth) ## # A tibble: 1 × 8 ## .y. group1 group2 p p.adj p.format p.signif method ## <chr> <chr> <chr> <dbl>...
p + stat_compare_means(method = "anova",,label.y = 15)+ stat_compare_means(comparisons = my_comparisons) # 有误差的折线图 p = ggline(dd,x = "Group1",y = "y",add = "mean_se") p p + stat_compare_means(method = "anova",,label.y = 15)+ stat_compare_means(comparisons = m...
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stat_compare_means(method = "t.test") 1.6 直接输出显著性 ggboxplot(dd,x = "Group",y = "y",color = "Group",add = "jitter") + stat_compare_means(method = "t.test",label = "p.signif") 2. 单因素三水平 二个水平可以用T检验,三个水平或者多个水平的数据,如何检验呢? 「模拟数据:」...
stat_compare_means(method = "t.test") 1.6 直接输出显著性ggboxplot(dd,x = "Group",y = "y",color = "Group",add = "jitter") + stat_compare_means(method = "t.test",label = "p.signif") 2. 单因素三水平 二个水平可以用T检验,三个水平或者多个水平的数据,如何检验呢? 「模拟数据:」...
stat _ compare _ means(comparisons=my _ comparisons,label=' p.signif ',hide.ns=F) #成对相加 p 实战 测序数据和中矢状直径之比代码,生信宝典公众号后台回复"方差分析"获取。 写在后面 值得注意的是,我们在方差分析之后可以选择t检验两两比对差异,并使用P值矫正。同样非参数检验也使用类似的方法进行两两...
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)) + ...
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, ...) ...