(4100,3000), # 设置显著性线的位置高度 size=1, # 修改线的粗细 textsize = 10, # 修改*标记的大小 test = "t.test")+ # 检验的类型 geom_errorbar(data=plot_data1,mapping=aes(x = group,ymin = mean-sd, ymax = mean+sd), # 误差线添加 width = 0.1, #误差线的宽度 color = 'black...
绘制差异显著柱状图 ggplot(data, aes(x = sample, y = value))+ ##'@绘制柱状图 geom_bar(aes(fill = group), stat = "summary", position = position_dodge(1), color = "black", fun = mean, size = 0.5)+ ##'@添加误差线 stat_summary(fun.data = "mean_sd", geom = "errorbar", wid...
在R语言中绘制带有显著性差异标记的柱状图是一个常见的需求,尤其是在科学研究和数据分析中。以下是一个详细的步骤指南,包括代码示例,帮助你完成这一任务: 1. 收集并准备需要展示显著性差异的数据 首先,你需要准备包含各组数据以及显著性差异信息的数据集。这通常包括组别、均值、标准差以及显著性差异标记等信息。 r...
R语言学习笔记--ggplot2一步到位绘制误差线及p-value（或显著性标记）www.jianshu.com/p/1a3f7e...
添加误差线 这里误差线采用的是mean+-sem library(ggplot2) ebtop<-function(x){ return(mean(x)+sd(x)/sqrt(length(x))) } ebbottom<-function(x){ return(mean(x)-sd(x)/sqrt(length(x))) } ggplot(data=dfb.1,aes(x=V1,y=value))+ ...
r语言岭回归显著性分 r语言显著性差异柱状图 其实该功能的实现直接用EasyStat就可以,集成的包,一键出图比我这还方便得多(但是好像得手动自己选择检验方式,但它可以快速做显著性和齐性判断,也很快,统计方法的选择也很多),但我写这个代码的时候还没有发现EasyStat...否则我200%不会浪费这个时间的......
R语言处理PCR数据,一步画柱状图、添加显著性标志并实现截断 做数据分析必须学R语言的4个理由R是一种灵活的编程语言,专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。 第一步,做好柱形图:在excel表中输入数据,选住数据,插入,柱形图,选择柱形图类型,确定。第二步,柱形图上加百分比:鼠标点在柱形图上...
添加显著性p值 ggplot(data=dfb.1,aes(x=V1,y=value))+stat_summary(geom="bar",fun=mean,fill="#c6c3c3")+stat_summary(geom="errorbar",fun.min=ebbottom,fun.max=ebtop,width=0.2)+geom_jitter(width=0.3)+geom_signif(comparisons=list(c("Control","F5"),c("Control","pAtUbi3:CDS-Rps11...
# 添加误差线 stat_summary(fun.data=mean_sdl,fun.args = list(mult=1), geom="errorbar",width=0.2)+ # 使用t.test方法做带显著性标签,方法可选 # comparisons中指定两两比较对象 stat_compare_means(comparisons = list(c("TP","TN"),
其实这是一个qPCR数据，目的是绘出一个柱状图，表现出各组相对于对照组a的差异，平均数和标准差已经...