绘制组内和组间差异

Question

我目前正在使用ggpubr 来绘制我的值。多亏了这些方面，我设法根据某些因素创建了子图。最后，使用函数stat_compare_means() 我设法仅绘制组之间的差异。

生成我的数字的最少代码是

library(ggpubr)

data("ToothGrowth")

my_comparisons <- list( c("0.5", "1"), c("1", "2"), c("0.5", "2") )

p <- ggboxplot(ToothGrowth, x = "dose", y = "len",
               color = "supp", palette = "npg",
               add = "jitter",
               facet.by = "supp", short.panel.labs = FALSE)
p + stat_compare_means(comparisons = my_comparisons, label = "p.signif")

其中supp 是分组因子，len 是结果，dose 是自变量。

这是结果：

我还想显示组内的差异（例如 0.5|OJ 和 0.5|VC 之间的统计显着性），但我认为我当前的代码不可能。

有人可以指点我一些关于如何实现我想要的例子吗？

编辑 2

@Tjebo 为清楚起见，我在此处附上一个类似于我正在寻找的图，其中不仅有组之间（例如红色和蓝色条之间）的差异，而且还有在组内（例如在两个红色条之间）。

例如，我希望（回到最小可重现示例）绘制 OJ 和 VC 之间的 p 值，dosis 为 0.5。

Answer 1

从统计上看，我发现这种方法相当有问题。您正在回顾性地创建一些子组，而不是针对可能存在的任何混杂因素进行调整。

但是我们走了。只需更改 x 变量，当然还有 stat_compare_means 需要的列表，以便知道要比较哪些组。

library(ggpubr)

data("ToothGrowth")

my_comparisons <- list( c("OJ", "VC") )

p <- ggboxplot(ToothGrowth, x = "supp", y = "len",
               add = "jitter",
               facet.by = "dose", short.panel.labs = FALSE)
p + stat_compare_means(comparisons = my_comparisons, label = "p.signif")