对于R中优雅的数据可视化来说,“ggplot2”包非常优秀和灵活,但是默认生成的图形在用于发布之前需要进行一些格式化。此外,要定制一个“ggplot”,语法是不透明的,这增加了没有高级R编程技能的研究人员的难度。“ggpubr”提供了一些易于使用的功能。
在这篇文章中,我们将描述:
1,如何轻松地比较两个或多个组的方法;
2,自动添加p值和显著性水平到ggplot生成的图中(例如盒图、点图、柱图和线图)。
在分组比较的时候,大体上,我们一定要有概念,是参数检验还是非参数检验呢?然后选取不同的方法。
常规的,我们作图,没有在图上添加P值,或者是在后期PS处理加上P值,R生成的图形如下:
但是,用ggpubr包可以轻松的在上图加上P值
换一种比较方法:
函数具体参数如下:
另外,还可以用ggpubr包里的compare_means()函数比较均值。
T检验里面分为单样本T检验,独立样本T检验,配对样本T检验
ggpubr还提供了配对样本T检验的方法:ggpaired()
如果是三组以上样本的比较,把method改成anova就好了
这里,我还是不满足,因为SCI论文中的图,P值下面还有一条横线。ggpubr也是可以实现的,先构建一个比较list就好了,如下:
ggpubr还可以实现只显示有意义的P值: