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r - 绘制组内和组间差异

问题描述

我ggpubr目前正在使用来绘制我的价值观。多亏了这些方面，我设法根据某些因素创建了子图。最后，使用该功能， stat_compare_means()我设法仅绘制了组之间的差异。

生成我的数字的最少代码是

library(ggpubr)

data("ToothGrowth")

my_comparisons <- list( c("0.5", "1"), c("1", "2"), c("0.5", "2") )

p <- ggboxplot(ToothGrowth, x = "dose", y = "len",
               color = "supp", palette = "npg",
               add = "jitter",
               facet.by = "supp", short.panel.labs = FALSE)
p + stat_compare_means(comparisons = my_comparisons, label = "p.signif")

其中supp是分组因子、len结果和dose自变量。

这是结果：

在此处输入图像描述

我还想显示组内的差异（例如，0.5|OJ 和 0.5|VC 之间的统计显着性），但我认为我当前的代码不可能。

有人可以指点我一些关于如何实现我想要的例子吗？

编辑 2

@Tjebo 为清楚起见，我在此处附上一个类似于我正在寻找的图，其中不仅有组之间的差异（例如红色和蓝色条之间），而且组内（例如两个红色条之间）。

例如，我想（回到最小的可重现示例）绘制介于0.5OJ和0.5 之间VC的p 值dosis。

在此处输入图像描述

标签： rggplot2hypothesis-testggpubr

解决方案

从统计上看，我发现这种方法相当值得怀疑。您正在回顾性地创建一些子组，而不是针对可能存在的任何混杂因素进行调整。

但我们走了。只需更改 x 变量，当然还有列表，这stat_compare_means需要知道要比较哪些组。

library(ggpubr)

data("ToothGrowth")

my_comparisons <- list( c("OJ", "VC") )

p <- ggboxplot(ToothGrowth, x = "supp", y = "len",
               add = "jitter",
               facet.by = "dose", short.panel.labs = FALSE)
p + stat_compare_means(comparisons = my_comparisons, label = "p.signif")

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