研究者常常要比较两组数据是否有统计学差异，并且要将这种差异在图形上通过线和注释标注出来。
ggplot2包是一个很好的可视化包，ggsignif包是ggplot2包的一个扩展包。
今天来学习怎么在ggplot2包绘制的图形上添加显著性差异注释。
1. 安装R包
代码语言：javascript复制install.packages("ggplot2") # 安装包
install.packages("ggsignif") # 安装包
library(ggplot2) # 加载包
library(ggsignif) # 安装包
2. 加载数据
使用iris数据集。
iris也称鸢尾花卉数据集，包含150个数据样本，分为3类(setosa、versicolour、virginica)，每类50个数据，每个数据包含4个属性(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度)。
data(iris) # 加载数据集
View(iris) # 预览数据集
3. 绘制箱型图
3.1 两组比较
比较数据集中versicolor组和virginica组的Sepal.Length(花萼长度)是否有统计学差异。
代码语言：javascript复制ggplot(iris, aes(x=Species, y=Sepal.Length))
geom_boxplot()
geom_signif(comparisons = list(c("versicolor", "virginica")))
如上图所示，可以看到两组是有统计学差异的，但是图中的P值使用的是科学计数法，其实还可以使用*或注释来表示。
通过添加参数map_signif_level=TRUE，可以将统计学差异表示为*符号。
ggplot(iris, aes(x=Species, y=Sepal.Length))
geom_boxplot()
geom_signif(comparisons = list(c("versicolor", "virginica")),
map_signif_level=TRUE)
3.2 多组两两比较
还是使用上面的数据集数据。
我们在图上添加3组数据两两比较的统计学差异P值。
代码语言：javascript复制ggplot(iris, aes(x=Species, y=Sepal.Length))
geom_boxplot()
geom_signif(comparisons = list(c("versicolor", "virginica"),
c("setosa", "virginica"),
c("versicolor", "setosa"))
如上图所示，虽然我们添加了P值，但是P值位置等参数有重叠，需要调整。
代码语言：javascript复制ggplot(iris, aes(x=Species, y=Sepal.Length))
geom_boxplot()
geom_signif(comparisons = list(c("versicolor", "virginica"),
c("setosa", "virginica"),
c("versicolor", "setosa")),
y_position=c(8.2, 8.5, 7.5),
map_signif_level=TRUE)
y_position中的数字与comparisons中的组别一一对应。
如果我们要调整横线两端的小竖线长度怎么调整？我想要使每根小竖线的长度各不相同。
代码语言：javascript复制ggplot(iris, aes(x=Species, y=Sepal.Length))
geom_boxplot()
geom_signif(comparisons = list(c("setosa", "versicolor"),
c("setosa", "virginica"),
c("versicolor", "virginica")),
y_position=c(7.5, 8.5, 8.2),
tip_length = c(0.2, 0.05, 0.2, 0.05, 0.1, 0.05),
map_signif_level=TRUE)
主要调整参数就是tip_length()参数，里面的小竖线长度要和组别也是一一对应。
4. 绘制条形图
代码语言：javascript复制## 创建数据集
dat <- data.frame(Group = c("S1", "S1", "S2", "S2"),
Sub = c("A", "B", "A", "B"),
Value = c(3,5,7,8))
dat # 查看数据集
ggplot(dat, aes(Group, Value))
geom_bar(aes(fill = Sub), stat="identity", position="dodge", width=.5)
geom_signif(y_position=c(6.0, 8.5), xmin=c(0.85, 1.85), xmax=c(1.15, 2.15),
annotation=c("**", "NS"), tip_length=0.04)
geom_signif(comparisons=list(c("S1", "S2")),
y_position = 9.3, tip_length = 0.04, vjust=0.2)
请注意：一般根据数据是否符合正态分布，选择合适的统计方法，上面的数据集我统计学方法都是默认的，可以使用函数中的test参数来指定统计学方法。
5. stat_signif()和geom_signif()函数
stat_signif(mapping = NULL, data = NULL, position = "identity",
na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE,
comparisons = NULL, test = "wilcox.test", test.args = NULL,
annotations = NULL, map_signif_level = FALSE, y_position = NULL,
xmin = NULL, xmax = NULL, margin_top = 0.05, step_increase = 0,
tip_length = 0.03, size = 0.5, textsize = 3.88, family = "",
vjust = 0, parse = FALSE, manual = FALSE, ...)
geom_signif(mapping = NULL, data = NULL, stat = "signif",
position = "identity", na.rm = FALSE, show.legend = NA,
inherit.aes = TRUE, comparisons = NULL, test = "wilcox.test",
test.args = NULL, annotations = NULL, map_signif_level = FALSE,
y_position = NULL, xmin = NULL, xmax = NULL, margin_top = 0.05,
step_increase = 0, tip_length = 0.03, size = 0.5,
textsize = 3.88, family = "", vjust = 0, parse = FALSE,
manual = FALSE, ...)
## 参数解释
mapping # 由aes()或aes_()创建的美学映射集。如果指定且inherit.aes=TRUE（默认值），它将与绘图顶层的默认映射结合。如果没有绘图映射，则必须提供映射。
data # 绘图数据所在的数据框
position # 位置调整；可以是字符串，也可以是位置调整函数的结果
na.rm # 逻辑词，默认为FALSE，移除缺失值时显示警告信息，为TRUE，则不显示警告信息。
show.legend # 逻辑词，是否显示图例
comparisons # 长度为2的向量列表
test # 进行统计检验的方法名称，如t.test、wilcox.test、aov()、anova()、kruskal.test() 等。
test.args # 检验方法的其他参数
annotations # 替换P值注释的字符向量
map_signif_level # 布尔值，检验结果P值使用注释或者星号代替
y_position # 括号线在对齐y轴高度的数字向量
xmin # 括号线左侧位置的数字向量
xmax # 括号线右侧位置的数字向量
step_increase # 数字向量，减少括号线的重叠
tip_length # 数字向量，显示括号线两端的下降的小竖线，用来指向精确的组别
size # 设置括号线的宽度
textsize # 设置文本字体大小
family # 设置文本字体
vjust # 相对于括号线，上下调整文本的距离
parse # 逻辑词，为TRUE，则标签将解析为表达式
参考资料
- stat_signif()和geom_signif()函数帮助文件
- https://mp.weixin.qq.com/s/cjeoILJhZhQngXlm2ZZ4Eg
