现在,你可以使用stat_compare_means函数进行假设检验。这个函数接受两个参数:一个数据框和一个分组变量。它还接受一个可选参数来指定你想要使用的比较方法(例如,t检验、Mann-Whitney U 检验等)。以下是一个示例: result <- stat_compare_means(data, group, test = "t.test") 在这个示例中,我们使用t检验对...
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
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>...
一、用aes函数映射 stat_compare_means(aes(group=group),method="wilcox.test",hide.ns=F,na.rm=T,label="p.signif") 这个方法可以在组内进行比较 二、用comparison添加 stat_compare_means(method="wilcox.test",comparison=comparison,#必须是个List ...
ggpubr包中包含了许多高级的绘图功能,其中stat_compare_means函数是一个特别有用的工具,它能够对不同的数据组进行假设检验分析,并且将检验结果直接可视化在图形上。这种功能对于科研人员和数据分析师来说非常有价值,因为它不仅提供了统计检验的结论,还通过图形的方式直观地展示了数据间的差异。
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, ...) ...
加载包是分析工作的第一步。ggpubr包内包含两个函数：compare_means（）和stat_compare_means( )，用于计算两组或多组数据间的比较。在实际应用中，针对不同数据情况，我们可以选择独立样本t检验、配对样本t检验或对多组数据进行比较。具体方法取决于数据属性，例如是否独立样本、数据是否符合正态分布等...
：p.adjust来调整这些值。（这是一个改变。然后我将环境设置为与compare_means相同。成功 ...
用ggpubr的stat_compare_means()给boxplot加上significant labels 编写函数选择P值小于某一值的pairs,并只在图上标注这些pairs 多图使用ggpubr的ggarrange()和annotate_figure()整理,注意aes_string()的使用 把一个List的plots:list(plot1, plot2, plot3...)拼在一起 ...