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...
对手头的数据,你需要对每个变量按照固定分组画一个boxplot,并加上Kruskal-Wallis多组检验结果及post-hoc两两比较结果,其中两两比较的结果只需要有显著性的。以此画多个图后将他们“拼图”成一个。 以iris数据集为例,根据以下代码用ggplot2绘制了"Sepal.Width"变量的基本箱线图,并用ggpubr包的stat_compare_means(...
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(method = "anova") 如果分组变量包含两个以上的水平,两两比较的检验(pairwise test)将自动执行。默认方法为“wilcox.test”,也可设置为“t.test”。 #两两比较 compare_means(Sepal.Length ~ Species,data = iris) ## # A tibble: 3 × 8 ...
stat_compare_means是一个用于比较两个或多个组之间差异的统计方法。它可以帮助我们确定不同组之间是否存在显著差异,并提供了一些统计指标来量化这些差异的大小。 该方法可以应用于各种领域的数据分析,例如医学研究、社会科学、市场调研等。它可以用来比较不同治疗方法的效果、不同产品的销售表现、不同群体的行为差异等...
("0.5", "2") ) ggboxplot(ToothGrowth, x = "dose", y = "len", color = "dose", palette = "npg")+ #两两比较的p值 stat_compare_means(comparisons = my_comparisons, label.y = c(29, 35, 40))+ #整体的p值 stat_compare_means(label.y = 45) ggsave("box7.pdf",width = 10,...
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...
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...
在比较独立的两组数据时，可以使用compare_means()函数实现，通过参数调整来展示显著性标记的位置和样式。利用stat_compare_means()函数时，可以更灵活地控制标签显示，包括调整标签的位置、方向等。对于配对样本的比较，可以使用ggpaired()函数进行可视化，同时自动进行pairwise test，使用默认的“wilcox.test...