guides(y/x = "prism_minor/") + P值添加(p-values) ggprism包通过add_pvalue() 自动添加统计P值，这个小编认为对于经常绘制统计图表的同学们来说可谓是非常贴心了...) 这一部分小编就选择常见的图表进行P值添加，更多详细例子，大家可参考官网，这里我们导入一个新包(rstatix)，详细代码如下： 样例一： library(rstatix) df_p_val % rstatix::add_x_position() p % rstatix::add_xy_position() p <- ggplot(ToothGrowth, aes(x =...而想使用Graphpad Prism软件却因为价格、语言等原因导致无法使用的小伙伴(所谓的破解版就算了哈)，可使用此包进行学术风格的图表绘制哈~~。
本次，小编就使用R-ggpubr和R-ggsignif包进行P值添加及定制化操作。...直接上干货~~ R-ggpubr 添加P值 在使用ggpubr包进行P值添加之前，我们需导入R-rstatix包进行必要的统计操作(T检验等)，这里我们直接通过例子进行解释说明。...以上就是使用R-ggpubr包快速绘制P值的方法介绍，借助了R-rstatix包进行完成，下面小编就介绍一种更简单的绘制P值的方法。...R-ggsignif添加P值 R-ggsignif 包可是专门为绘制P值的第三方包，其实用也较为简单，接下来通过三个小例子解释一下： 「样例一」： ggplot(mpg, aes(class, hwy)...是不是觉得使用R-ggsignif包绘制P值更加方便些呢，更多属性设置和其他用法，小伙伴们可去ggsigni包官网进行查阅。 总结 今天这篇推文小编汇总了常见P值的可视化绘制方法，希望对大家有所帮助。
R包和数据加载、主题设置 测试数据在： 链接：https://pan.baidu.com/s/1MuMgMZZCcdO-IGS7_ysfkQ?...pwd=1234 提取码：1234 library(dplyr) library(ggplot2) library(ggpubr) library(rstatix) #### 1.读入数据 pan.meta...", size = 4) + theme_bw() + mytheme p1 image-20230616113300005 上面的P值是用stat_compare_means...计算的，其实多组间的两两比较还可以考虑用校正后的P值，可以使用rstatix包进行计算： stat.test% group_by(Type) %>% t_test(Expression...remove.bracket = T,hjust=1)+ labs(x= NULL,y="Gene expression")+ theme_bw() + mytheme p2 P值太长了，这里可以用星号
❝本节来介绍如何使用R语言来做统计分析，通过「rstatix」包进行统计检验，完全使用tidyverse体系进行数据清洗及可视化，使用add_pvalue,stat_pvalue_manual两个函数来自定义添加...p值 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix) library(ggprism) library(ggpubr) library(ggsci) 数据清洗...,p.adj,p.adj.signif) %>% left_join(....tip.length并分别自定义线条长度 df %>% ggplot(....expand=c(0,0),limits = c(0,42))+ theme_niwot()+ scale_fill_jco() 参考资料 ❝https://rpkgs.datanovia.com/rstatix
欢迎关注R语言数据分析指南 案例图 仿图 绘图思路 ❝此图归类于簇状箱线图，图中叠加元素主要有阴影背景条带、p值、显著性条带、图例文本颜色、图例位置等，细节繁多需要调整多个参数 ❞ 关于永久群内容的说明...❞ 加载R包 install.packages("ggplot2") library(tidyverse) library(rstatix) library(GGally) library(ggtext...= "p", method = "bonferroni") %>% add_significance(p.col = "p.adj") %>% select(ID,p.adj) 数据整合...,df_pvalue,by="ID") %>% mutate(group=case_when(p.adj < 0.00001 ~ "Upregulated", TRUE ~ "NS...")) %>% mutate(p.adj=paste("p=",p.adj,sep="")) 数据可视化 dff %>% ggplot(aes(value,ID))+ geom_stripped_rows
有个朋友询问下面这张图的绘制方法，需要对两组数据做统计分析并且只给差异显著的添加阴影背景，那么肯定是要全部通过代码来自动实现这些需求；即然观众老爷有需求那小编就来详细拆解一下这张图的代码，下面来看具体案例 ❞ 加载R包...("easy_input.csv") ❝由于要根据显著性来添加阴影，因此就不能使用那些自动添加p值的函数，在此我们使用「rstatix」来进行统计分析得到p值结果 ❞ 统计分析 test % add_xy_position(x="tissue") %>% select(-y.position) %>% mutate(y.position=10) ❝在得到P值的结果后由于我们的需求为只给...「显著」的添加阴影，因此我们将p值的结果分为两类，并将p值结果与原始数据进行整合 ❞ 构建阴影填充分组 df2 % left_join(....,even为同一颜色即可解决此问题 ❞ 数据可视化 df %>% ggplot(aes(tissue,tpm))+ stat_boxplot(aes(fill=type2),geom="errorbar
corrplot包可视化相关矩阵详解 这个包的作者也是这个黑人小哥Alboukadel Kassambara，你可能不认识他，但他的很多包都很流行！...比如ggpubr，rstatix,survminer,factoextra，这些都是这个小哥的杰作！而且这个小哥还专门运营了一个网站，分享各种教程！...安装 使用 相关系数矩阵 P值矩阵 拼图 安装 # 2选1 install.packages("ggcorrplot") if(!...library(ggcorrplot) ## Warning: 程辑包'ggcorrplot'是用R版本4.1.3 来建造的 ## 载入需要的程辑包：ggplot2 p.mat <- cor_pmat...") plot of chunk unnamed-chunk-11 拼图 使用ggplot2版本的一个好处就是可以随便拼图。
前面介绍了多个样本均数的多重比较，多样本非参数检验后的多重比较： R语言多个样本均数的多重比较 R语言非参数检验后的多重比较 今天学习下重复测量数据的多重比较，本篇内容和课本结果差异较大，如有错误欢迎指出...使用的数据来自孙振球，徐勇勇《医学统计学》第4版。课本的电子版已上传到QQ群，加群即可免费获取！...组间差别多重比较 LSD/SNK/Tukey/Dunnett/Bonferroni等方法都可以，和多个均数比较的多重检验一样。...== 0 1.686 0.0962097 . ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 P值和课本不太一样...事前检验使用rstatix包解决: library(rstatix) df.l |> group_by(group) |> t_test(hp ~ times, ref.group = "
今天继续学习使用R语言进行医学统计学分析，今天要学习的内容是协方差分析，还是使用课本中的例子。...结果的可视化可以使用HH包： library(HH) ## Loading required package: lattice ## Loading required package: grid ##...来画，可能更好看一点： theme_set(theme_minimal()) p1 <- ggplot(df13_11, aes(x=x,y=y))+ geom_point(aes(color=group...,shape=group))+ geom_smooth(method = "lm",se=F,aes(color=group))+ labs(y=NULL) p2 <- ggplot(df13...使用rstatix进行优雅的协方差分析 library(rstatix) ## ## Attaching package: 'rstatix' ## The following object is masked
数据代码已经整合上传到2023VIP交流群，加群的观众老爷可自行下载，有需要的朋友可关注文末介绍加入VIP交流群 ❞ 论文 论文原图 加载R包 library(tidyverse) library(...select(-Type) 方差分析 result.aov <- aov(value ~ name, data = df) result.tukey <- TukeyHSD(result.aov) # 转换p值...symbols = c("**", "*", "ns"))) 构建显著性标记文件 ❝在此先使用rstatix包内置的wilcox_test函数来进行统计分析得到显著性的位置信息...，之后将方差分析的结果合并这样方便后期使用函数自动添加显著性标记。...%>% mutate(`name`=str_replace(`name`, "CAR T","")) %>% ggplot(aes(name,value))+ stat_summary(fun
BV1ke411p7B4?...from=search&seid=18105130207805018028 rstatix 里面有一个函数sample_n_by()分组取样，基本用法sample_n_by(iris,Species,size...=3)，还有一些其他用来做数理统计的函数，比如t检验，卡方检验之类的，鉴定离群值的函数identify_outliers()帮助文档提供的一个例子 demo.data <- data.frame(...) df<-iris colnames(df)<-LETTERS[1:5] library(extrafont) fonts() p1<-ggplot(df,aes(x=A,y=B))+ geom_point...image.png BRRR 在 卖萌哥 的简书推送https://www.jianshu.com/p/f83fee3e5a60发现的这个R包。
这篇文章是 rstatix 包 README 的介绍，这个包它可以解决我们在使用 tidyverse 进行统计分析和绘图时一些痛点问题。...包网址：https://github.com/kassambara/rstatix （点击原文也可以跳转）。如果你对使用的统计分析流程不熟悉，今天的第二篇文章里面的截图可以作为平时使用的参考。...该包也可以用于计算一些效应值度量，包括 “eta squared” for ANOVA, “Cohen’s d” for t-test and “Cramer’s V” for the association...安装稳定版本： install.packages("rstatix") 加载包 library(rstatix) #> #> 载入程辑包：'rstatix' #> The following object...ggplot2 #> 载入需要的程辑包：magrittr 描述统计量 # Summary statistics of some selected variables #:::::::::::::::::
❝本节来介绍如何灵活使用「rstatix」来进行数据统计分析，以前都是使用R内置数据来进行展示这次使用论文中的原始数据来进行展示； 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix...[%]`) %>% select(name) %>% distinct() %>% pull()) 统计分析 ❝此处还是通过整合数据得到最高点位置信息，如果使用代码生成则会存在问题...= replace_na(p.adj.signif,""),across("p.adj.signif",str_replace,"ns","")) %>% select(group1,group2...,p.adj,p.adj.signif) %>% left_join(....axis.text.x = element_text(margin = margin(t = 5)), legend.position = "non") } 数据可视化 df %>% ggplot
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来复现nature上的一张小图介绍如何使用「ggplot2构建误差线组图并添加组间显著性标记」， 下面小编就通过一个案例来进行结果展示，添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢...❞ 论文 ❝Lactate limits CNS autoimmunity by stabilizing HIF-1α in dendritic cells ❞加载R包 library(tidyverse...) library(ggsci) library(rstatix) library(ggpubr) library(cowplot) 数据清洗 df % ggplot(aes(Id,value_mean,fill=group,group=group, ymin=value_mean-se,ymax...") %>% select(2,3,p.adj.signif) 添加注释 ggdraw()+ draw_plot(p)+ draw_line(x=c(0.95,0.95),y=c(0.35,0.63
❝本节来介绍如何使用「rstatix」来进行统计分析，并使用「ggpubr」来添加显著性标记，下面通过一个小例子来进行展示；本次使用R内置数据集； 加载R包 library(tidyverse) library...(rstatix) library(ggpubr) 统计分析 stat.test % pivot_longer(-Species) %>% filter(Species...group_by(group,name) %>% t_test(value ~ Species) %>% adjust_pvalue() %>% add_significance("p.adj...="versicolor") %>% mutate(group=str_sub(name,start = 1, end = 5)) %>% ggplot(....position=position_dodge(0.9),width=0.2,color="black") + stat_pvalue_manual(stat.test,label = "p.adj.signif
ggpubr 实现了 ggplot2 绘图添加 p 值的良好支持，但读者需要注意它是没有经常矫正的。矫正 p 值需要额外的处理。...https://github.com/kassambara/ggpubr/issues/65#issuecomment-407211245[1] library(tidyverse) library(rstatix...% mutate(y.position = 35) stat.test # A tibble: 3 x 9 dose .y. group1 group2 statistic p...method p.adj y.position 1 0.5 len OJ VC 3.1697328 0.0064 T-test...= "dose", ylim = c(0, 40) ) p + stat_pvalue_manual(stat.test, label = "p.adj") ?
建模技术包括三个内容： (1) 用broom包提取统计模型结果为整洁数据框，方便后续访问和使用； (2) modelr包中一些有用的辅助建模函数； (3) 批量建模技术，比如要对全世界 170 多个国家的数据分别建立模型...，基于理论的假设检验：以方差分析、卡方检验为例，并用整洁的rstatix包实现，以及基于重排的假设检验：以 t 检验为例，用最新的infer包实现； (4) 回归分析，从线性回归原理、回归诊断，借助具体实例讲解多元线性回归的整个过程...第六章，文档沟通 将讨论如何进行可重复研究，用R markdown家族生成各种文档，介绍 R markdown的基本使用，R 与 Latex 交互编写期刊论文/幻灯片/书籍、R 与Git/Github交互进行版本控制...本书所用的软件 本书使用最新版本的R语言4.1.1和RStudio 1.4，主要使用的R包是tidyverse 1.3.1系列。.../p/268515699 [19] 2.7 数据处理神器：data.table包: https://zhuanlan.zhihu.com/p/343113981 [20] 3.1 ggplot2 基础语法
readFlie=function(input,type,row=T,header=T){ # input 为读入文件的路径，type为读入文件的类型，格式为‘.txt’或‘.csv’,row=T,将文件的第一列设置为列名...Y轴坐标) # xlab，ylab和labs 分别自定义X轴名称，Y轴名称和图例标题名称 # colors 自定义颜色，默认为NULL，函数会根据RColorBrewer包进行配色 # show_compare...图片上差异显著性展示方式，*: p <= 0.05 **: p <= 0.01 ***: p <= 0.001 ****: p <= 0.0001 # add 在条形图上添加统计值如样本的标准差，...) library(ggpubr) library(rstatix) library(dplyr) if(is.null(colors)){ library(RColorBrewer.../PlotGroup_barplot2.pdf',plot = p2,type = 'pdf',width = 6,height = 4) 最后，看下图的效果 配色还不错，颜值在线，你可以根据自己的需求微调
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