Setzen stars auf ggplot barplots und boxplots - zeigen das Signifikanzniveau (p-Wert)

Ist es üblich, setzen die Sterne auf barplots oder boxplots zeigen das Signifikanzniveau (p-Wert) von einem oder zwischen zwei Gruppen, unten sind einige Beispiele:

Die Anzahl der Sterne definiert sind, p-Wert, zum Beispiel kann man 3 Sterne für den p-Wert < 0.001, zwei Sterne für p-Wert < 0.01, und so weiter (obwohl dies ändert sich von einem Artikel zum anderen).

Und meine Fragen: Wie erzeugen ähnliche charts? Die Methoden, die automatisch Sternen, basierend auf Signifikanzniveau sind mehr als willkommen.

InformationsquelleAutor der Frage Ali | 2013-06-13

Finden mein Versuch unten.

Setzen stars auf ggplot barplots und boxplots - zeigen das Signifikanzniveau (p-Wert)

Ersten, ich habe einige dummy-Daten und ein barplot, die geändert werden können, wie wir wollen.

windows(4,4)

dat <- data.frame(Group = c("S1", "S1", "S2", "S2"),
                  Sub   = c("A", "B", "A", "B"),
                  Value = c(3,5,7,8))  

## Define base plot
p <-
ggplot(dat, aes(Group, Value)) +
    theme_bw() + theme(panel.grid = element_blank()) +
    coord_cartesian(ylim = c(0, 15)) +
    scale_fill_manual(values = c("grey80", "grey20")) +
    geom_bar(aes(fill = Sub), stat="identity", position="dodge", width=.5)

Hinzufügen von Sternchen oben eine Spalte ist einfach, wie baptiste bereits erwähnt. Erstellen Sie einfach eine data.frame mit den Koordinaten.

label.df <- data.frame(Group = c("S1", "S2"),
                       Value = c(6, 9))

p + geom_text(data = label.df, label = "***")

Hinzufügen, die Bögen zeigen an, dass eine Untergruppe Vergleich, ich berechnete parametrische Koordinaten von einem halben Kreis und hat Sie verbunden mit geom_line. Sternchen brauchen neue Koordinaten zu.

label.df <- data.frame(Group = c(1,1,1, 2,2,2),
                       Value = c(6.5,6.8,7.1, 9.5,9.8,10.1))

# Define arc coordinates
r <- 0.15
t <- seq(0, 180, by = 1) * pi / 180
x <- r * cos(t)
y <- r*5 * sin(t)

arc.df <- data.frame(Group = x, Value = y)

p2 <-
p + geom_text(data = label.df, label = "*") +
    geom_line(data = arc.df, aes(Group+1, Value+5.5), lty = 2) +
    geom_line(data = arc.df, aes(Group+2, Value+8.5), lty = 2)

Schließlich, zeigen den Vergleich zwischen den Gruppen, baute ich einen größeren Kreis und abgeflacht an der Spitze.

r <- .5
x <- r * cos(t)
y <- r*4 * sin(t)
y[20:162] <- y[20] # Flattens the arc

arc.df <- data.frame(Group = x, Value = y)

p2 + geom_line(data = arc.df, aes(Group+1.5, Value+11), lty = 2) +
     geom_text(x = 1.5, y = 12, label = "***")

InformationsquelleAutor der Antwort Jens Tierling

Ich weiß, dass dies ist eine alte Frage und die Antwort von Jens Tierling bietet bereits eine Lösung für das problem. Aber ich vor kurzem eine ggplot-Erweiterung, die vereinfacht den gesamten Prozess der das hinzufügen von Bedeutung Balken: ggsignif

Statt mühsam hinzufügen der geom_line und geom_text dem Grundstück fügen Sie einfach eine single-layer -geom_signif:

library(ggplot2)
library(ggsignif)

ggplot(iris, aes(x=Species, y=Sepal.Length)) + 
  geom_boxplot() +
  geom_signif(comparisons = list(c("versicolor", "virginica")), 
              map_signif_level=TRUE)

Setzen stars auf ggplot barplots und boxplots - zeigen das Signifikanzniveau (p-Wert)

Erstellen Sie eine erweiterte Handlung, ähnlich der Abbildung von Jens Tierling, die Sie tun können:

dat <- data.frame(Group = c("S1", "S1", "S2", "S2"),
              Sub   = c("A", "B", "A", "B"),
              Value = c(3,5,7,8))  

ggplot(dat, aes(Group, Value)) +
  geom_bar(aes(fill = Sub), stat="identity", position="dodge", width=.5) +
  geom_signif(stat="identity",
              data=data.frame(x=c(0.875, 1.875), xend=c(1.125, 2.125),
                              y=c(5.8, 8.5), annotation=c("**", "NS")),
              aes(x=x,xend=xend, y=y, yend=y, annotation=annotation)) +
  geom_signif(comparisons=list(c("S1", "S2")), annotations="***",
              y_position = 9.3, tip_length = 0, vjust=0.4) +
  scale_fill_manual(values = c("grey80", "grey20"))

Setzen stars auf ggplot barplots und boxplots - zeigen das Signifikanzniveau (p-Wert)

Vollständige Dokumentation des Pakets ist verfügbar bei CRAN.

InformationsquelleAutor der Antwort Artjom

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Es ist auch eine Erweiterung der ggsignif Paket namens ggpubrdie ist stärker, wenn es um multi-group-Vergleiche. Es baut auf der ggsignif, aber auch Griffe anova und kruskal-wallis-Test sowie paarweise Vergleiche gegen die Globale bedeuten.

Beispiel:
```
ggboxplot(ToothGrowth, x = "dose", y = "len",
          color = "dose", palette = "jco")+ 
  stat_compare_means(comparisons = my_comparisons, label.y = c(29, 35, 40))+
  stat_compare_means(label.y = 45)
```
InformationsquelleAutor der Antwort Holger Brandl

Meine eigene Funktion:

ts_test <- function(dataL,x,y,method="t.test",idCol=NULL,paired=F,label = "p.signif",p.adjust.method="none",alternative = c("two.sided", "less", "greater"),...) {
    options(scipen = 999)

    annoList <- list()

    setDT(dataL)

    if(paired) {
        allSubs <- dataL[,.SD,.SDcols=idCol] %>% na.omit %>% unique
        dataL   <- dataL[,merge(.SD,allSubs,by=idCol,all=T),by=x]  #idCol!!!
    }

    if(method =="t.test") {
        dataA <- eval(parse(text=paste0(
                       "dataL[,.(",as.name(y),"=mean(get(y),na.rm=T),sd=sd(get(y),na.rm=T)),by=x] %>% setDF"
                       )))
        res<-pairwise.t.test(x=dataL[[y]], g=dataL[[x]], p.adjust.method = p.adjust.method,
                        pool.sd = !paired, paired = paired,
                        alternative = alternative, ...)
    }

    if(method =="wilcox.test") {
        dataA <- eval(parse(text=paste0(
            "dataL[,.(",as.name(y),"=median(get(y),na.rm=T),sd=IQR(get(y),na.rm=T,type=6)),by=x] %>% setDF"
        )))
        res<-pairwise.wilcox.test(x=dataL[[y]], g=dataL[[x]], p.adjust.method = p.adjust.method,
                             paired = paired, ...)
    }

    #Output the groups
    res$p.value %>% dimnames %>%  {paste(.[[2]],.[[1]],sep="_")} %>% cat("Groups ",.)

    #Make annotations ready
    annoList[["label"]] <- res$p.value %>% diag %>% round(5)

    if(!is.null(label)) {
        if(label == "p.signif"){
            annoList[["label"]] %<>% cut(.,breaks = c(-0.1, 0.0001, 0.001, 0.01, 0.05, 1),
                                         labels = c("****", "***", "**", "*", "ns")) %>% as.character
        }
    }

    annoList[["x"]] <- dataA[[x]] %>% {diff(.)/2 + .[-length(.)]}
    annoList[["y"]] <- {dataA[[y]] + dataA[["sd"]]} %>% {pmax(lag(.), .)} %>% na.omit

    #Make plot
    coli="#0099ff";sizei=1.3

    p <-ggplot(dataA, aes(x=get(x), y=get(y))) + 
        geom_errorbar(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd),width=.1,color=coli,size=sizei) +
        geom_line(color=coli,size=sizei) + geom_point(color=coli,size=sizei) + 
        scale_color_brewer(palette="Paired") + theme_minimal() +
        xlab(x) + ylab(y) + ggtitle("title","subtitle")


    #Annotate significances
    p <-p + annotate("text", x = annoList[["x"]], y = annoList[["y"]], label = annoList[["label"]])

    return(p)
}

Daten und rufen:

library(ggplot2);library(data.table);library(magrittr);

df_long    <- rbind(ToothGrowth[,-2],data.frame(len=40:50,dose=3.0))
df_long$ID <- data.table::rowid(df_long$dose)

ts_test(dataL=df_long,x="dose",y="len",idCol="ID",method="wilcox.test",paired=T)

Ergebnis:

Setzen stars auf ggplot barplots und boxplots - zeigen das Signifikanzniveau (p-Wert)

InformationsquelleAutor der Antwort Andre Elrico

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