2.1 添加显著性的geom_signif 函数用法如下: geom_signif( mapping = NULL, data = NULL, stat = "signif", position = "identity", na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE, comparisons = NULL, test = "wilcox.test", test.args = NULL, annotations = NULL, map_signif_level =...
# geom_signif()主要参数如下:geom_signif(mapping=NULL,data=NULL,stat="signif",position="identity",na.rm=FALSE,show.legend=NA,inherit.aes=TRUE,comparisons=NULL,test=wilcox.test,test.args=NULL,annotations=NULL,map_signif_level=FALSE,y_position=NULL,xmin=NULL,xmax=NULL,margin_top=0.05,step_incr...
现在,我们可以创建一个基础的箱线图。 p<-ggplot(data,aes(x=group,y=value))+geom_boxplot()# 绘制箱线图 1. 步骤4:添加p值显著性 使用geom_signif函数,我们可以在图中添加显著性标记。comparisons参数指定我们比较的组。 p+geom_signif(comparisons=list(c("A","B")),map_signif_label=TRUE)# 添加...
在调用geom_signif函数时,还可以设置其他参数,如颜色、线型、字体大小等,以满足不同的需求。 除了使用geom_signif,还可以考虑使用ggpubr包中的stat_compare_means函数进行显著性标记。这个函数可以一次性对多组样本进行显著性检验和标记,同时还提供了多种显著性标记的显示方式。 总之,使用ggplot的geom_signif函数可以...
以数据框的形式把参数传给geom_signif annotation_df <- data.frame(color=c("E", "H"), start=c("Good", "Fair"), end=c("Very Good", "Good"), y=c(3.6, 4.7), label=c("Comp. 1", "Comp. 2")) annotation_df #> color start end y label ...
最后,使用geom_signif()函数为图表添加显著性标记。其中,comparisons参数用于指定需要比较的组别,map_signif_level参数用于控制显著性水平的映射,默认为TRUE,即将P值映射为星号数量,textsize参数用于设置标记文本的字体大小,vjust参数用于调整标记文本的垂直位置。 运行上述代码,将会得到一个包含显著性标记的折线图。©...
mean_sdl是用于计算均值和标准差的函数,fun.args参数用于传递给mean_sdl函数的参数,geom参数指定使用误差线图形,width参数指定误差线的宽度,size参数指定误差线的线条粗细,alpha参数指定误差线的透明度。 geom_boxplot(aes(fill = group), coef = 1000000) 使用geom_boxplot函数绘制箱线图,并根据group变量对箱线图...
非常方便，但是无法指定添加的p值的位置，在某些时候会缺乏灵活性，今天要介绍的是另外一个R包ggsignif...
在R语言中实现“geom_signif”,首先需要导入ggplot2和ggpubr这两个库。 #导入必要的库library(ggplot2) # 用于绘制数据可视化图形 library(ggpubr) # 用于添加显著性标记 1. 2. 3. 步骤二:读取数据 接下来,我们需要读取我们的数据,假设我们的数据集为df。
# 预测并评估模型预测训练 <- predict(初始模型, 训练数据)预测测试 <- predict(初始模型, 测试数据)# 假设检验残差 <- 训练数据$销售额 - 预测训练# 残差图ggplot(data.frame(预测值 = 预测训练, 残差 = 残差), aes(x = 预测值, y = 残差)) + geom_point(alpha = 0.5) + geom_hline(y...