使用 stat_compare_means 测试多个组是否显着不为零？

Question

我在 ggplot2 中使用 ggpubr::stat_compare_means 来显示多个箱线图的重要性。我试图找到一种方法来显示我的每个箱线图是否与某个值（0）显着不同，但我只能找到方法来比较它们是否与特定组或所有组的均值不同。

这是我的情节的样子：

有些组在0以上，有些在0以下。我要测试的是每个组是否与0显着不同。

目前 stat_compare_means 正在根据该参数计算显着性：

stat_compare_means(label = "p.signif", method = "t.test", ref.group = ".all.", label.y=1.1)

我知道我需要更改“ref.group”参数。在这种情况下，我认为它取所有组的平均值，并测试每个组是否与其显着不同。

ref.group 的文档说：

“指定参考组的字符串。如果指定，对于给定的分组变量，每个组级别将与参考组（即对照组）进行比较。 ref.group 也可以是“.all.”。在这种情况下，每个分组变量级别都会与所有级别进行比较（即 basemean）。”

由于这需要一个字符串，我能想到的将我的组与 0 进行比较的唯一方法是创建一个 0 的虚拟对照组，它将作为参考组。然后我可以在 ref.group 参数中指向该组。

还有其他方法可以将这些组与 0 进行比较吗？谢谢。

  df%>%ggplot(aes(x=species,y=weighted_change))+
  geom_hline(yintercept=0,linetype="dashed")+
  geom_boxplot(color="orangered")+
  labs(x="Species",y="Mean Change",title="Central Basin and Range")+
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,size = 12, face = "bold"))+
  theme(axis.title = element_text(size = 10, face = "bold"))+
  theme(axis.text=element_text(size=10,face="bold"))+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))+
  coord_cartesian(ylim=c(-1.1,1.1))+
  stat_compare_means(label = "p.signif", method = "t.test", ref.group = ".all.", label.y=1.1)

Answer 1

我认为stat_compare_means 在这里实际上对您没有多大帮助，因为它似乎主要用于比较组之间的，并且您想在每个组中进行计算。相反，您可以在转到 ggplot 之前自己计算测试：

library(tidyverse)

# Test whether each group differs from 0
t_tests = iris %>%
    group_by(Species) %>%
    summarise(P = t.test(Petal.Width, mu = 0)$p.value,
              Sig = ifelse(P < 0.05, "*", "ns"),
              MaxWidth = max(Petal.Width))

ggplot(iris, aes(x = Species, y = Petal.Width)) +
    geom_boxplot() +
    # Use the prepared table of test results as data for the geom
    geom_text(aes(label = Sig, y = MaxWidth + 0.2), size = 6,
              data = t_tests)

因为我没有你的数据，所以我使用了 iris，但由于 iris 也有一个 species 列，所以应该很清楚发生了什么。