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R语言ToothGrowth 假设检验（t检验anova）分析报告

通过ggpubr包为ggplot图添加p-value以及显著性标记,本文将详细介绍。利用数据集ToothGrowth进行演示

比较方法

R中常用的比较方法主要有下面几种：

添加p-value

主要利用ggpubr包中的两个函数：

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提供定制化的一站式数据挖掘和统计分析咨询报告服务：http:///teradat（咨询服务请联系官网客服）∙compare_means():可以进行一组或多组间的比较

∙stat_compare_mean():自动添加p-value、显著性标记到ggplot图中

compare_means()函数

该函数主要用用法如下：

注释：

∙formula:形如x~group，其中x是数值型变量，group是因子，可以是一个或者多个

∙data：数据集

∙method:比较的方法，默认为"wilcox.test", 其他可选方法为："t.test"、"anova"、"kruskal.test"

∙paired:是否要进行paired test(TRUE or FALSE)

∙group_by: 比较时是否要进行分组

∙ref.group: 是否需要指定参考组

stat_compare_means()函数

主要用法：

注释：

∙mapping:由aes()创建的一套美学映射

∙comparisons:指定需要进行比较以及添加p-value、显著性标记的组

∙hide.ns:是否要显示显著性标记ns

∙label:显著性标记的类型，可选项为：p.signif(显著性标记)、p.format(显示p-value)

∙label.x、label.y:显著性标签调整

∙...:其他参数

比较独立的两组

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结果解释：

∙.y:测试中使用的y变量

∙p:p-value

∙p.adj:调整后的p-value。默认为p.adjust.method="holm"

∙p.format:四舍五入后的p-value

∙p.signif:显著性水平

∙method:用于统计检验的方法

绘制箱线图

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上述显著性标记可以通过label.x、label.y、hjust及vjust来调整

显著性标记可以通过aes()映射来更改：

∙aes(label=..p.format..)或aes(lebel=paste0("p=",..p.format..)):只显示p-value，不显示统计检验方法

∙aes(label=..p.signif..):仅显示显著性水平

∙aes(label=paste0(..method..,"\n", "p=",..p.format..)):p-value与显著性水平分行显示

举个栗子：

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也可以将标签指定为字符向量，不要映射，只需将p.signif两端的..去掉即可

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比较两个paired sample

利用ggpaired()进行可视化

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多组比较

Global test

可视化

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