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...
R中ggpubr包中stat_compare_means函数method的默认值是什么 r软件numeric函数,1.数据管理numeric:数值型向量logical:逻辑型向量character;字符型向量list:列表data.frame:数据框c:连接为向量或列表√length:求长度subset:求子集 √seq,from:to,sequen
stat_compare_means( )参数解读 method(方法):指定要执行的统计检验。对于非配对检验: "t.test":数据需满足双独立样本,正态性,方差齐性。 "wilcox.test":数据需满足双独立样本。(两组数据的默认方法) "kruskal.test":数据需满足三组或更多组独立样本。(>=3组数据的默认方法) "anova":数据需满足三组或更...
其结果值相等 但是在计算p = p+1的时候，CPU的顺序是这样的 1. 首先找到p+1中右边p的地址，记住...
这里,默认的统计方法是非参数统计Wilcoxon,如果想用t.test,见下面操作 ggboxplot(dd,x = "Group",y = "y",color = "Group",add = "jitter") + stat_compare_means() 1.5 用t.test作为统计方法 ggboxplot(dd,x = "Group",y = "y",color = "Group",add = "jitter") + ...
新画法,添加了“geom_boxplot(notch = T)”参数 ggplot(d2,aes(gene,expr,fill=stage),palette='jco',add='jitter',size=5,axis.line=2)+geom_boxplot()+xlab(NULL)+ylab("Relative expression (log2)")+theme_classic()+## 添加颜色scale_fill_brewer(palette="Dark2")+stat_compare_means()+##...
stat_compare_means(comparisons = my_comparisons)+ ## 增加两两比较的p-value stat_compare_means(label.y = 50,label.x = 1.5) # 增加全局p-value 可以调整其它统计检验方法。 ggplot(ToothGrowth, aes(dose, y=len,fill=dose)) + geom_boxplot(notch=TRUE,outlier.colour="red", outlier.shape=18,ou...
stat_compare_means(comparisons = my_comparisons) print(boxplot) dev.off() 3.5 多基因多组差异箱线图 代码语言:text 复制 #读取文件 rt=read.table(inputFile, header=T,sep="\t",check.names=F,row.names=1) x=colnames(rt)[1] colnames(rt)[1]="Type" ...
这里,默认的统计方法是非参数统计Wilcoxon,如果想用t.test,见下面操作ggboxplot(dd,x = "Group",y = "y",color = "Group",add = "jitter") + stat_compare_means() 1.5 用t.test作为统计方法ggboxplot(dd,x = "Group",y = "y",color = "Group",add = "jitter") + stat_compare_means(...
可以通过修改参数label.y来更改标签的位置 ggboxplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color ="dose",palette ="jco")+ stat_compare_means(comparisons=my_comparisons, label.y = c(29, 35, 40))+# Add pairwise comparisons p-valuestat_compare_means(label.y = 45)# Add global p-value ...