格式化数据表以进行正态性分析和绘图答案

【问题标题】：Formatting a data table for normality analysis and plotting格式化数据表以进行正态性分析和绘图
【发布时间】：2021-11-28 10:14:06
【问题描述】：

我在输入到 R 的表中有以下数据：

        Group Light Dark
1         One    29   29
2         Two    72   54
3       Three    54   39
4        Four    17    7
5        Five    14    6
6         Six     3    9
7       Seven     8   17

接下来我要做的是将其绘制到图表上，在 y 轴和 x 轴上有一个数值，每个“组”有两个条形图，每个组一个用于亮色和暗色。我现在遇到的问题是我显然不能做plot (Group~Light) 或plot (Group~Dark)，因为我在 y 轴上没有数值。是否可以就我应该如何格式化我的数据然后将其输入到 R 中提供一些建议，以便我可以按照提到的方式绘制它，然后进行统计显着性测试，以便我比较各个组？谢谢。

【问题讨论】：

标签： r dataframe plot

【解决方案1】：

您可能正在寻找barplot。

barplot(t(d[-1]), beside=T, names.arg=d$Group, col=2:3, legend.text=names(d)[-1])

数据：

d <- structure(list(Group = c("One", "Two", "Three", "Four", "Five", 
"Six", "Seven"), Light = c(29L, 72L, 54L, 17L, 14L, 3L, 8L), 
    Dark = c(29L, 54L, 39L, 7L, 6L, 9L, 17L)), class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5", "6", "7"))

【讨论】：

这就是我所追求的，谢谢。我将如何使用 Wilcoxon 检验来确定光/暗处理与 y 轴上的值之间是否存在关系？
@IdrisAdams 试试with(d, wilcox.test(Light, Dark, paired=TRUE))。
最后一个问题，我能否使用 Wilcoxon 符号秩检验分别确定每行的统计显着性。例如，我想了解第一组的明暗处理之间是否存在统计显着性？
@IdrisAdams 我认为这是不可能的，因为您会比较两个标量的统计显着差异。但是你可以问Cross validated上的统计学家。

【解决方案2】：

要绘制你的数据，你可以混合你可以tidyr::pivot_longer()他们，然后使用ggplot2：

library(ggplot2)
library(tidyr)

df %>%
  pivot_longer(!Group, names_to = "color") %>%
  ggplot(aes(x = Group, group = color, fill = color, y = value)) +
  geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge')

【讨论】：