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绘制带显著性比较的bar图

概述:本文介绍如何轻松地为ggplot图形添加P值和显著性水平: 比较两组或多组的均值 自动地P值和显著性水平添加到ggplot图形中,如箱形图,点图,条形图和折线图等 使用工具: R语言中的ggplot2...包和ggpubr包 均值比较的方法 均值比较的常见方法: 方法 R实现函数 描述 T-test t.test() 比较两组(参数检验) Wilcoxon test wilcox.test() 比较两组(...非参数检验) ANOVA aov()或anova() 比较多组(参数检验) Kruskal-Wallis kruskal.test() 比较多组(非参数检验) 用于添加P值的R函数 介绍两个ggpubr...包中的函数 compare_means():用于执行均值比较 stat_compare_means():用于在ggplot图形中自动添加P值和显著性水平 compare_means() 两样本间的比较...", ref.group = "0.5") #设置参考组,每一个组和和ref组比较 image.png 多个分组变量 除了dose分组,还有supp分组,这种由

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R语言从入门到精通:Day10

图1中,函数mystats()是自定义的函数用于计算图中所示的五个描述性统计量),函数sapply()和函数apply()使用类似,在之前的教程中介绍过。(具体代码见后台。)...2、"分组"连续型变量的统计描述 上面介绍了获取整体数据的描述性统计量的方法,更多时候我们需要将数据分组后分别计算各组的描述性统计量,函数by()或者aggregate()可以解决这个难题。...而偏相关是指在控制一个或多个定量变量时,另外两个定量变量之间的相互关系。你可以使用 ggm包中的pcor()函数计算偏相关系数。...T检验的函数t.test(),有两种调用格式: t.test(y~x, data) 其中的y是一个数值型变量,x是一个二分变量。...上面的例子是对于两组独立样本的t检验,如果是非独立样本,函数t.test()的参数paired设置为TRUE即可。如果是多于两组的比较,需要用到方差分析,我们下一次再讨论这部分内容。

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Python之数据聚合与分组运算

Hadley Wickham创建了用于表示分组运算术语“split-apply-combine”(拆分-应用-合并)。 3. GroupBy的size方法,它可以返回一个含有分组大小的Series。...通过字典或Series进行分组。 7. 根据索引级别分组:层次化索引数据集最方便的地方就在于它能够根据索引级别进行聚合。要实现该目的,通过level关键字传入级别编码或者名称即可。 8....10 apply:一般性的“拆分-应用-合并” 最一般化的GroupBy方法是apply,它会将待处理的对象拆分成多个片段,然后对个片段调用传入的函数,最后尝试各片段组合到一起。...这些函数跟GroupBy结合起来,就能轻松地实现对数据集的桶(bucket)或分位数(quantile)分析。...13 交叉表(cross-tabulation,简称crosstab)是一种用于计算分组频率的特殊透视表。

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R in action读书笔记(6)-第七章:基本统计分析(下)

可选的方式为all.obs(假设不存在缺失数据——遇到缺失数据时报 错)、everything(遇到缺失数据时,相关系数的计算结果将被设为missing)、complete.obs (行删除)以及 pairwise.complete.obs...偏相关 偏相关是指在控制一个或多个定量变量时,另外两个定量变量之间的相互关系。...在多元正态性的假设下,psych包中的pcor.test()函数①可以用来检验在控制一个或多个额外变量时两个变量之间的条件独立性。...7.4 t检验 7.4.1 独立样本的t检验 一个针对两组的独立样本t检验可以用于检验两个总体的均值相等的假设。这里假设两组数据是独立的,并且是从正态总体中抽得。...它适用于两组成对数据和 无法保证正态性假设的情境。调用格式与Mann–Whitney U检验完全相同,不过还可以添加参数 paired=TRUE。

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批量统计比较,听说你想要很久了?安排!

如果有很多分组,我们两两之间必要,也要花费很多的时间。那有没有什么快速、高效、准确的方法,能够让我们快速准确绘制统计检验的图形呢?...背景知识-统计 关于不同分组的统计比较,首先最重要的就是统计方法的选择,具体的原理我们在此不做赘述。至于啥时候用t检验,啥时候用方差分析,啥时候用非参,啥时候用卡方,大家还是应该多多少少知道一些的。...这些所有的预处理都弄好了之后,后面就是均值的比较了,以前不同的方法要用到不同的函数,现在一个函数即可,compare_means()函数,可以帮我们实现多种方法的均值比较。...-as.factor(data$dose) 8 9# t检验 10compare_means(len ~ supp, data = data, 11 method = "t.test...多类型亚组统计比较 实际在文章中我们常常会有另一个需求,除了多个分组之间的比较,还会涉及多种类型的亚组比较,比如比较不同药物浓度下两个对照组之间是否有差别,那么应该如何统计,如何画我们的美图呢?

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60-R可视化-8-用ggsignif做统计分析绘图

除此之外,test 参数默认为非参数方法的wilcox.test,如果我们的数据检验为正态,可以修改为t.test。...ps:其实这里虽然数据本身是按照正态划分,但分组以后的数据呢?其实最好再对分组之后的每个数据做一个正态性检验。这里我只是举个例子,实际应用中参数方法还应考虑方差齐性等。...但如果我们希望对多个层面分组的数据进行比较呢? 这时候就需要我们手动标记了。 需要自己计算p 值并使用annotation 参数标记。...y_position=8, xmin=2.05, xmax=2.9, tip_length = c(0.2, 0.04)) 其实这里直接用ggplot 图形函数...map_signif_level=T, textsize=6,test=wilcox.test,step_increase=0.2) 一些思考 可问题是,如果我color 与x 均映射的多个组别希望进行比较

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「R」基本统计分析

描述性统计分析 R基础包自带summary()函数用于获取描述性统计量,我们调用自带的车辆路试数据集mtcars进行下面相应的展示。...分组计算描述性统计量 可以使用aggregate()函数分组获取描述性统计量。...格式: by(data, INDICES, FUN) 其中,data为一个数据框或矩阵,INDICES是一个因子或因子组成的列表,定义了分组,FUN是任意函数。...vcd包拥有优秀的、用于可视化多维数据集中类别型变量关系的函数,可以绘制马萨克图和关联图。ca包也提供了对应分析函数允许使用多种几何表示。 相关 相关系数可以用来描述定量变量之间的关系。...偏相关是指控制一个或多个定量变量时,另外两个定量变量之间的相互关系。可以使用ggm包中的pcor()函数来计算,使用前需要安装。

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箱线图的N种画法

线主要表示五个数据节点,一组数据从大到小排列,分别计算出他的上边缘(Maximum),上四分位数(Q3),中位数(Median),下四分位数(Q1),下边缘(Minimum)。...1 boxplot函数(R自带) 最方便的方法就是用boxplot函数,不需要依赖任何包 boxplot(data$Value, ylab="Value") ?...多个分组(condition 和 repeat)的箱线图 boxplot(Value~Condition+Repeat, data=data,ylab="Value", col="darkgreen")...02 Part 分组画箱线图 根据不同的Condition和Repeat对数据分组画图 ggplot(data, aes(Repeat,Value)) + geom_boxplot(aes(fill...同样的,我们可以对箱线图添加抖动点,但是分组之后,并不能直接添加抖动点,需要增加两列信息来辅助画抖动点 # 增加dist_cat和scat_adj ,用于画抖动点data% mutate

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35行代码搞定事件研究法(下)

Hello亲爱的小伙伴们,上期已经讲到如何对单一事件日计算超额收益,本期将会教大家如何针对多个股票多个事件日计算超额收益,Let's go! ?...对event按照stk.id进行分组(第三行代码)。加了这一行代码后,第二行代码中所有的操作都会对每个stk.id分组运行一遍(这一步很关键!)。...在上一讲中,我们已经给出了函数 do_car() 用来求单个事件日的超额收益,因此很自然的,我们希望对于事件日向量 ns 中的每个元素,都应用一遍 do_car()这个函数。...最后,处理的结果赋值给car,我们的任务就完成了!下图是最终的输出结果(部分): ?...(t.test = sapply(ars, function(x) t.test(x)$statistic), p.ttest = sapply(ars, function(x) t.test

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《利用Python进行数据分析·第2版》第10章 数据聚合与分组运算10.1 GroupBy机制10.2 数据聚合10.3 apply:一般性的“拆分-应用-合并”10.4 透视表和交叉表10.5 总

例如,DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。...然而,你可能希望对不同的列使用不同的聚合函数,或一次应用多个函数。其实这也好办,我通过一些示例来进行讲解。...如图10-2所示,apply会将待处理的对象拆分成多个片段,然后对各片段调用传入的函数,最后尝试各片段组合到一起。 ?...一种方法是数据分组,并使用apply和一个能够对各数据块调用fillna的函数即可。...它根据一个或多个键对数据进行聚合,并根据行和列上的分组数据分配到各个矩形区域中。

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