result <- stat_compare_means(data, group, test = "t.test") 在这个示例中,我们使用t检验对四个组进行均值比较的假设检验。结果保存在名为result的对象中。 可视化结果最后,你可以使用ggplot2包的可视化函数来展示结果。以下是一个示例: ggplot(result, aes(x = group, y = estimate)) + geom_col() +...
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。该函数可以计算两个组之间的均值差异,并提供显著性水平、置信区间等统计指标。在R语言中,可以使用以下代码进行比较组的t检验: 代码语言:txt 复制 # 导入包 library(ggpubr) # 比较组的t检验 result <- t.test(data$group1,...
什么是t检验 t检验（Student’s T Test）比较两个平均值（均值），然后告诉你它们彼此是否有差异。并且...
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...
stat_compare_means(method = "wilcox.test", label.x = 1.2, label.y = 10) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) label.x = 1.2但是,如果我们将和更改label.y = 10为label.x = 0.6和label.y = 6,图表将如下所示: ggboxplot(mtcars, x = "am", y = "carb", ...
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...
1.5 用t.test作为统计方法 ggboxplot(dd,x = "Group",y = "y",color = "Group",add = "jitter") + stat_compare_means(method = "t.test") 1.6 直接输出显著性 ggboxplot(dd,x = "Group",y = "y",color = "Group",add = "jitter") + stat_compare_means(method = "t.test",label =...
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。
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。
kruskal.test(value~type,data=Profile_melt)#Kruskal-Wallis chi-squared = 4.9673, df = 1, p-value = 0.02583 produce a different p value from ggboxplot(Profile_melt,x="type",y="value")+stat_compare_means(comparison=list(c("Real","Binomial")),method='kruskal.test')# p-value...