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「R」管道统计分析——rstatix使用指南
这篇文章是 rstatix 包 README 的介绍，这个包它可以解决我们在使用 tidyverse 进行统计分析和绘图时一些痛点问题。 包网址：https://github.com/kassambara/rstatix （点击原文也可以跳转）。如果你对使用的统计分析流程不熟悉，今天的第二篇文章里面的截图可以作为平时使用的参考。 rstatix 包提供了一个与「tidyverse」设计哲学一致的简单且直观的管道友好框架用于执行基本的统计检验， 包括 t 检验、Wilcoxon 检验、ANOVA、Kruskal-Wallis 以及相关分析 require(devtools)) install.packages("devtools") devtools::install_github("kassambara/rstatix") 或者从CRAN 安装稳定版本： install.packages("rstatix") 加载包 library(rstatix) #> #> 载入程辑包：'rstatix' #> The following object
3.5K20发布于 2020-07-03 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
统计绘图 | 一行代码添加P值的可视化技巧分享
直接上干货~~ R-ggpubr 添加P值 在使用ggpubr包进行P值添加之前，我们需导入R-rstatix包进行必要的统计操作(T检验等)，这里我们直接通过例子进行解释说明。 「简单例子」： # 导入必要的包 library(tidyverse) library(ggtext) library(hrbrthemes) library(ggpubr) library(rstatix ::t_test(len ~ supp) %>% rstatix::add_significance() # 进行可视化绘制 stat.test <- stat.test %>% rstatix::add_xy_position ::t_test(len ~ supp) %>% rstatix::adjust_pvalue() %>% rstatix::add_significance(" 以上就是使用R-ggpubr包快速绘制P值的方法介绍，借助了R-rstatix包进行完成，下面小编就介绍一种更简单的绘制P值的方法。
2.1K10发布于 2021-05-27 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
一行代码添加P值的可视化技巧分享~~
直接上干货~~ R-ggpubr 添加P值 在使用ggpubr包进行P值添加之前，我们需导入R-rstatix包进行必要的统计操作(T检验等)，这里我们直接通过例子进行解释说明。 「简单例子」： # 导入必要的包 library(tidyverse) library(ggtext) library(hrbrthemes) library(ggpubr) library(rstatix ::t_test(len ~ supp) %>% rstatix::add_significance() # 进行可视化绘制 stat.test <- stat.test %>% rstatix::add_xy_position ::t_test(len ~ supp) %>% rstatix::adjust_pvalue() %>% rstatix::add_significance(" 以上就是使用R-ggpubr包快速绘制P值的方法介绍，借助了R-rstatix包进行完成，下面小编就介绍一种更简单的绘制P值的方法。
95020编辑于 2023-08-23 - 来自专栏火星娃统计
R海拾遗-单项重复测量方差分析
two-way repeated measures ANOVA three-way repeated measures ANOVA 假设 无明显的异常值 使用identify_outliers()[rstatix package] 正态性：使用 Shapiro-Wilk normality test (shapiro_test() [rstatix]) 或者Shapiro-Wilk normality test (shapiro_test() [rstatix]) 球形假设：通过anova_test()自动汇报 [rstatix package] 对于单项的方差分析，如果不满足上述假设，使用Friedman test进行，对于双向、三向的方差分析没有替代的非参数方法，只能通过装换数据 分析 需要的包 tidyverse：数据操作 ggpubr ：绘图 rstatix：管道符号 datarium：测试集数据 # 如果需要请安装 library(tidyverse) library(ggpubr) library(rstatix) one-way # 获得示例数据 data("selfesteem", package
2.3K10发布于 2020-09-15 - 来自专栏气象杂货铺
统计绘图 | 一行代码添加P值的可视化技巧分享
直接上干货~~ R-ggpubr 添加P值 在使用ggpubr包进行P值添加之前，我们需导入R-rstatix包进行必要的统计操作(T检验等)，这里我们直接通过例子进行解释说明。 「简单例子」： # 导入必要的包 library(tidyverse) library(ggtext) library(hrbrthemes) library(ggpubr) library(rstatix ::t_test(len ~ supp) %>% rstatix::add_significance() # 进行可视化绘制 stat.test <- stat.test %>% rstatix::add_xy_position ::t_test(len ~ supp) %>% rstatix::adjust_pvalue() %>% rstatix::add_significance(" 以上就是使用R-ggpubr包快速绘制P值的方法介绍，借助了R-rstatix包进行完成，下面小编就介绍一种更简单的绘制P值的方法。
1.2K10编辑于 2022-09-23 - 来自专栏用户7627119的专栏
【R语言】三种批量做T检验的方法
type,data=x) with(w,data.frame(statistic,p.value)) }) 你会发现跟我们使用for循环得到的结果是一致的 方法三、使用rstatix 和reshape2 #如果没有安装dplyr，rstatix和reshape2这三个R包，先去掉下面三行的#，运行进行安装 #BiocManager::install("dplyr") #BiocManager ::install("rstatix") #BiocManager::install("reshape2") #加载dplyr，rstatix和reshape2这三个R包 library(dplyr) library(rstatix) library(reshape2) result=melt(m6a_expr_type) %>% group_by(variable) %>% t_test( 你会发现在这张表的最后两列，我们得到了原始的p值和经过FDR方法校正之后的p值 在下面这张图上其实显示的是将p值转换成相应的*（星号），前面我们也给大家介绍过☞【R语言】P值转换成*** 其实这里我们可以一次性通过rstatix
2.5K51编辑于 2022-09-21 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
一行代码绘制Graphpad Prism风格学术图表
complete") (p1 + p2) / (p3 + p4) fill set 添加P值(p-values) 这一部分小编就选择常见的图表进行P值添加，更多详细例子，大家可参考官网，这里我们导入一个新包(rstatix )，详细代码如下： 样例一： library(rstatix) df_p_val <- rstatix::t_test(ToothGrowth, len ~ supp) %>% rstatix:: # normal plot p + add_pvalue(df_p_val, y.position = 30) Example of add_pvalue() 样例二： df_p_val <- rstatix ::t_test(ToothGrowth, len ~ dose, ref.group = "0.5") %>% rstatix::add_xy_position() p <- ggplot(ToothGrowth
2.1K20编辑于 2022-05-24 - 来自专栏医学和生信笔记
R语言重复测量数据的多重比较
4 A t0 121 ## 5 5 A t0 127 ## 6 6 B t0 121 进行重复测量方差分析，默认方法不能输出球形检验的结果，所以我更推荐rstatix 5.5 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 # rstatix library(rstatix) ## ## Attaching package: 'rstatix' ## The following object is masked from 'package 事前检验使用rstatix包解决: library(rstatix) df.l |> group_by(group) |> t_test(hp ~ times, ref.group = "
1.5K30编辑于 2022-11-15 - 来自专栏R语言数据分析指南
R优雅的进行统计分析(2)自定义添加统计信息
❝本节来介绍如何使用R语言来做统计分析，通过「rstatix」包进行统计检验，完全使用tidyverse体系进行数据清洗及可视化，使用add_pvalue,stat_pvalue_manual两个函数来自定义添加 p值 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix) library(ggprism) library(ggpubr) library(ggsci) 数据清洗 expand=c(0,0),limits = c(0,42))+ theme_niwot()+ scale_fill_jco() 参考资料 ❝https://rpkgs.datanovia.com/rstatix
1.3K30编辑于 2022-09-21 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2优雅的给图像添加阴影
需要对两组数据做统计分析并且只给差异显著的添加阴影背景，那么肯定是要全部通过代码来自动实现这些需求；即然观众老爷有需求那小编就来详细拆解一下这张图的代码，下面来看具体案例 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix GGally) library(ggsci) 导入数据 df <- read_csv("easy_input.csv") ❝由于要根据显著性来添加阴影，因此就不能使用那些自动添加p值的函数，在此我们使用「rstatix
1.6K10编辑于 2022-09-21 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2优雅对并排条形图添加显著性标记
❝本节来介绍如何使用「rstatix」来进行统计分析，并使用「ggpubr」来添加显著性标记，下面通过一个小例子来进行展示；本次使用R内置数据集； 加载R包 library(tidyverse) library (rstatix) library(ggpubr) 统计分析 stat.test <- iris %>% pivot_longer(-Species) %>% filter(Species
2.2K21编辑于 2022-09-21 - 来自专栏R语言数据分析指南
跟着nature communications学绘图(8) ggprism优雅的添加p值
❝本节来介绍如何灵活使用「rstatix」来进行数据统计分析，以前都是使用R内置数据来进行展示这次使用论文中的原始数据来进行展示； 加载R包 library(tidyverse) library(rstatix
83920编辑于 2022-09-21 - 来自专栏医学和生信笔记
R语言和医学统计学系列：协方差分析
使用rstatix进行优雅的协方差分析 library(rstatix) ## ## Attaching package: 'rstatix' ## The following object is masked
75440编辑于 2022-11-15 - 来自专栏R语言数据分析指南
Nature图表复现|方差分析误差线图
VIP交流群 ❞ 论文 论文原图 加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) library(ggprism) library(ggsignif) library(rstatix cutpoints = c(0, 0.01, 0.05,1), symbols = c("**", "*", "ns"))) 构建显著性标记文件 ❝在此先使用rstatix
72220编辑于 2023-09-24 - 来自专栏生信菜鸟团
ggplot2优雅的绘制配对气泡图
pwd=1234 提取码：1234 library(dplyr) library(ggplot2) library(ggpubr) library(rstatix) #### 1.读入数据 pan.meta theme_bw() + mytheme p1 image-20230616113300005 上面的P值是用stat_compare_means计算的，其实多组间的两两比较还可以考虑用校正后的P值，可以使用rstatix
1.1K40编辑于 2023-08-23 - 来自专栏优雅R
「R」ggplot2 添加矫正p值
https://github.com/kassambara/ggpubr/issues/65#issuecomment-407211245[1] library(tidyverse) library(rstatix
2K10发布于 2020-07-03 手把手教你R语言复现mindfulness_PTSS_COVID19文献结果
session_info(packages = c( "tidyverse", "readxl", "gtsummary", "stringr", "writexl", "psych", "rstatix kableExtra_1.4.0 lavaan_0.6.17 mediation_4.5.0 openxlsx_4.2.5.2#> psych_2.4.3 readxl_1.4.3 rstatix
42310编辑于 2024-06-11- 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2优雅绘制多元素箱线图
❞ 加载R包 install.packages("ggplot2") library(tidyverse) library(rstatix) library(GGally) library(ggtext
41410编辑于 2024-03-20 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
R语言单、双因素方差分析及结果可视化的简单小例子
本篇推文来自于公众号读者的投稿，编辑排版由小明完成 1、单因素方差分析 1.1 加载R包 library(ggpubr) library(rstatix) library(tidyverse) 1.2 detailed = TRUE), caption = get_pwc_label(pwc) ) image.png 2、双因素方差分析 library(ggpubr) library(rstatix
7.1K51发布于 2021-08-31 - 来自专栏R语言数据分析指南
跟着nature学绘图-条图叠加散点与p值
2024年已更新案例 library(tidyverse) library(scales) library(ggh4x) library(ggtext) library(ggpubr) library(rstatix
68910编辑于 2024-04-28
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