参数为一个的时候可以实现频数统计,参数为两个的时候,可以实现混淆矩阵。 从上面可以看到,列(第一个参数)视为真实类别,行为预测结果,00上的元素意思是预测为0且真实为0的个数。 split:按因子分组 aggregate:计算各数据子集的概括统计量 tapply:对“不规则”数组应用函数 五、计算 +, -, *, /, ^, %%, %/...
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...
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 ## .y. group1 group2 p p.adj p.for...
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...
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，...
使用t检验有点问题，由于样本6的方差比其余数据的方差大一个数量级，并且表现为正偏态，因此Mann-Whitney...
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...
我有这个 ggplot 图,其ggpubr::stat_compare_means()功能如下: 正如您所看到的,Wilcoxon 测试与左侧条上的一些点重叠。 如何将文本移到右侧? DJV*_*DJV7 正如@Mikolajm 所建议的,您可以使用函数中的label.x和参数来定位文本。参数更改文本在 x 轴上的位置,参数更改文本在 y 轴上的位置。label.ystat_compa...
这是很久以前问过的问题，但如果有人遇到它，这里有一个iris数据集的例子，因为你的问题中没有显示。