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...
diff:差分 √ sign:符号函数 六、数学函数 abs,sqrt:绝对值,平方根 log, exp, log10, log2:对数与指数函数 √ sin,cos,tan,asin,acos,atan,atan2:三角函数 sinh,cosh,tanh,asinh,acosh,atanh:双曲函数 beta,lbeta,gamma,lgamma,digamma,trigamma,tetragamma,pentagamma,choose ,lchoose:与贝塔函数、伽玛函...
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，...
("R","S")) p <- ggboxplot(df, x = "ID", y = "value", color = "condition", palette = "jco",add = "jitter")+ facet_wrap(~family,scales='free_x') p + stat_compare_means(comparisons = my_comparisons, bracket.size = .4, size = 8)+ stat_compare_means(method = 't....
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。
这里,默认的统计方法是非参数统计Wilcoxon,如果想用t.test,见下面操作 ggboxplot(dd,x = "Group",y = "y",color = "Group",add = "jitter") + stat_compare_means() 1.5 用t.test作为统计方法 ggboxplot(dd,x = "Group",y = "y",color = "Group",add = "jitter") + stat_compare_means(...
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...