在 ggplot 条形图和箱线图上放置星星 - 以指示显着性水平（p 值）

Question

在条形图或箱线图上放置星号是很常见的，以显示一组或两组之间的显着性水平（p 值），以下是几个示例：

星星的数量由p值定义，例如可以为p值放3颗星< 0.001, two stars for p-value < 0.01, and so on (although this changes from one article to the other).

我的问题：如何生成类似的图表？根据重要性级别自动放置星星的方法非常受欢迎。

Answer 1

我知道这是一个老问题，Jens Tierling 的答案已经为该问题提供了一种解决方案。但我最近创建了一个 ggplot 扩展，它简化了添加重要性条的整个过程：ggsignif

无需繁琐地将

geom_line

和

geom_text

添加到绘图中，您只需添加一个图层

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)

要创建类似于 Jens Tierling 所示的更高级的绘图，您可以执行以下操作：

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"))

可在 CRAN 获取该软件包的完整文档。

Answer 2

请在下面找到我的尝试。

首先，我创建了一些虚拟数据和一个条形图，可以根据我们的意愿进行修改。

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)

在列上方添加星号很容易，正如 baptiste 已经提到的那样。只需使用坐标创建一个

data.frame

即可。

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

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

为了添加表示子组比较的弧，我计算了半圆的参数坐标，并将它们与

geom_line

连接起来。星号也需要新坐标。

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)

最后，为了表示各组之间的比较，我建立了一个更大的圆圈并将其顶部压平。

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 = "***")

Answer 3

还有一个名为 ggpubr 的 ggsignif 包的扩展，在多组比较方面更强大。它建立在 ggsignif 之上，但也处理 anova 和 kruskal-wallis 以及与全球均值的成对比较。

示例：

library(ggpubr)

my_comparisons = list( c("0.5", "1"), c("1", "2"), c("0.5", "2") )

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)

Answer 4

我发现这个很有用。

library(ggplot2)
library(ggpval)
data("PlantGrowth")
plt <- ggplot(PlantGrowth, aes(group, weight)) +
  geom_boxplot()
add_pval(plt, pairs = list(c(1, 3)), test='wilcox.test')

Answer 5

制作了我自己的功能：

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)
}

数据和通话：

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)

结果：

Answer 6

库中还有一个简单的工具

superb

调用

showSignificance

，它允许您水平或垂直放置任何您想要的文本。例如

library(ggplot2)
library(superb)

ggplot(iris, aes(x=Species, y=Sepal.Length)) + 
  geom_boxplot() +
  showSignificance( c(1,2), 7.5, -0.05, "**") + 
  showSignificance( c(2,3), 4.5, +0.05, "n.s.") + 
  showSignificance( 3.45, c(6.5,5.9), -0.02, "yup!")