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...
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...
在使用stat_compare_means进行比较组时,我们通常需要提供两个或多个组的数据,并选择适当的统计检验方法。常见的统计检验方法包括t检验、方差分析(ANOVA)、非参数检验等。这些方法可以根据数据的类型和分布选择合适的方法。 对于t检验,我们可以使用stat_compare_means中的t.test()函数来进行比较组的统计分析。该函数可...
你肯跟会说用t检验，不过t检验一定是正确的吗？是否方差齐性，是否正态分布，这些都是我们要关心的，...
p1 + stat_compare_means(method = "wilcox.test", ref.group = "un") 3, 任意两两之间比较 有没有参数可以两两之间分别比较呢? 小编暂时没有发现,希望知道的不吝赐教 。 可以手动输入,但是当类别特别多的情况下耗时且易错。可以先通过combn函数生成两两之间的list ,然后套用stat_compare_means 函数即可。
今天练习了使用ggpubr包ggboxplot()和stat_compare_means()函数绘制带有显著性P值的差异箱线图。 参考资料: 【R语言绘图】差异表达箱线图(含显著性计算) https://mp.weixin.qq.com/s/tO6ko0c7P56k5BARjDejIQ 成果如下: 绘制该图的语法代码以及详细注释语句(比参考资料中的代码更少,更容易操作理解),我都...
Needed to add (aes(group = condition) inside stat_compare_means. p <- ggboxplot(df, x = "ID", y = "value", color = "condition", palette = "jco",add = "jitter")+ facet_wrap(~family,scales='free_x')+ scale_y_continuous(labels = comma)+ stat_compare_means(aes(group = c...
p + stat_compare_means(method = "t.test") 3.6 分组显示显著性结果 p + stat_compare_means(method = "t.test",label = "p.signif",label.y = 17) 4. 单因素直方图绘制 直方图+标准误,之前用ggplot2需要很长的代码,这里有更好的方案。
I have the following plot and want to want to compare HER2+ to triple-negative for each gene (41BB, CD8A, ...) using ggpubr's stat_compare_means. In the end I want to have 6 p-values, one over each gene. Is that possible currently with g...