加载R包

本篇笔记的内容是在R语言中利用ggplot2ggsignifggsciggpubr等包制作箱线散点图并计算指定变量之间的显著性水平对不同分组进行特异性标记最终效果如下。

加载R包

library(ggplot2)library(ggsignif)library(ggsci)library(ggpubr)

载入示例数据

本次使用R语言自带的数据集mpg进行演示内含不同汽车的相关数据指标。

mpghead(mpg)

首先绘制出一张普通的箱线图填充颜色与车型分类class变量有关然后在其基础上添加图层。

下面检测compact\~pickup和subcompact\~suv的相关性采用t测验标注信息与横线距离0.1两端竖线距离0.05

geom_signif(

现在可以从图中看出显著性检验的结果如果想显示p值只需要将map_signif_level改为F即可接下来对图片添加注释信息。

geom_signif(

添加位置信息使用annotations参数设置信息后利用位置参数进行标注。

添加散点图的图层设置点的颜色和位置更改箱线图的透明度为70%最后再对结果进行主题修改和美化最终呈现如下效果

geom_point(aes(color

geom_boxplot(aes(fillclass),alpha0.7)

geom_signif(

仍然使用mpg数据集不过需要注意的是将class变量变为因子型因为这样可以在对比过程中按照一定的顺序依次进行。

compare_means函数能够对不同变量进行假设检验com_list变量储存了比较的不同分组利用for循环生成两两配对的比对列表。

mpgdf$class

as.factor(df$class)levels(df$class)compare

compare_means(hwy~class,df,method

t.test)com_list

c(compare$group1[i],compare$group2[i])}

开始绘图

该步骤使用ggplot绘图方法和之前的一样不过这里显示了每个变量之间的两两比较结果。

com_list,