在R中,stat_cor 是ggplot2 包中的一个函数,用于在图形上添加相关性统计信息。默认情况下,它可能会显示 Pearson 相关系数,但你可以通过设置 method 参数来计算 Spearman 相关系数。Spearman 相关系数是一种非参数方法,用于测量两个变量之间的单调关系强度,而不假设线性关系。 基础概念 Spearman 相关系数是基于...
首先计算相关系数,然后使用函数annotate添加: library(ggplot2)data(mtcars)df<-mtcars df$cyl<-as.factor(df$cyl)cor.test(df$mpg,df$wt)b<-ggplot(df,aes(x=wt,y=mpg))# Scatter plot with regression lineb+geom_point()+geom_smooth(method="lm")+annotate("text",label="Pearson:R==-0.8677~p<...
同时,需要设置stat_poly_eq()中geom = “text”。此外,在指定的(label.x, label.y)位置处显示文本,stat_cor()默认为左对齐,而stat_poly_eq()默认为居中对齐,为了保持一致,需将stat_poly_eq()也设置为左对齐,即hjust = 0。(注:hjust=0表示左对齐,hjust=1表示右对齐,hjust=0.5表示居中对齐) 上图是通过...
geom_smooth(method = "lm") + stat_cor(method = "spearman",size = 8) + theme p3 <- ggplot(Merge, aes(x = OwnScore, y = nature_EMTscore)) + geom_point(colour = "#368ad9") + geom_smooth(method = "lm") + stat_cor(method = "spearman",size = 8) + theme 手动计算的结果与...
我们在做散点图的时候,往往希望在图上添加相关系数以及p-value。下面小编通过使用ggpubr包中的stat_cor()函数在散点图上进行添加,使用鸾尾花数据集进行演示。 散点图 ###散点图添加相关系数及P值### library(tidyverse) library(ggpubr) head(iris) ggplot(iris,aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width...
ggplot是一个用于数据可视化的R语言包,而stat_cor是ggplot中的一个函数,用于在图表中显示相关系数。 相关系数是用来衡量两个变量之间相关程度的统计量,它的取值范围在-1到1之间。相关系数为正表示两个变量呈正相关关系,为负表示呈负相关关系,为0表示两个变量之间没有线性相关关系。
1、基础散点图绘制 library(ggplot2)p1<-ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Sepal.Width,color=Species))+geom_point()+theme_bw()p1 image.png 2、具有相关性的散点添加拟合曲线并添加相关系数——使用到了ggpubr包中的stat_cor函数 library(ggpubr)p1+facet_wrap(~Species)+geom_smooth(method=lm)+stat_cor...
函数cor.test()可以对单个的Pearson、Spearman和Kendall相关系数进行检验。其中的参数x和参数y为要检验相关性的变量,参数alternative则用来指定进行双侧检验或单侧检验(取值为"two.side"、"less"或"greater"),而参数method用以指定要计算的相关类型("pearson"、" kendall"或"spearman" )。当研究的假设为总体的相关系...
二、ggpubr基本绘图函数 传送门:http://rpkgs.datanovia.com/ggpubr/reference/index.html 1.Plot One Variable - X, Continuous ggdensity()密度图 stat_overlay_normal_density()密度图,同时叠加正态分布的图,有助于检查偏离值 gghistogram()直方图。
aes(group = 1))+ #添加相关性检验结果 stat_cor(label.y = -2.2,size = 6, ...