公众号的读者留言问答的问题，首先他的数据集如下
1 这个是数据集按行求平均
2 这个是数据集中按行求标准差
3 这个公式的计算方法是先按照行求平均值得到一个向量a，按行求标准差得到一个向量b，最后是按照列来进行abs（x-a）/b
4 这个公式就是把3得到的新数据集按照行求和然后再除以数据的维度
readxl 包用来读取数据
tidyverse 用来操作数据
readxl 中的 read_excle() 函数好像没有指定某一列作为行名的函数，所以我给原始数据添加一个表头
读取数据
小明的数据分析笔记本
在R下直接回车，R自动在下一行开始部位增加+，作为未完待续的标志。无需特定符号，回车即换行比如：
x<-rnorm(100)
plot(x,x,"n",
xlab="",ylab="")
在R语言在生物信息学的实际应用中，常常需要添加p-value和显著性标记。很多同学对于添加P-value这个问题一直一知半解，殊不知，不同的类型添加P-value选择的方法也是不同的。本文将详细介绍如何通过ggpubr包为ggplot图添加p-value以及显著性标记。利用数据集ToothGrowth进行演示。
#先加载包 library(ggpubr) #加载数据集ToothGrowth data("ToothGrowth") head(ToothGrowth) ## len supp dose ## 1 4.2 VC 0.5 ## 2 11.5 VC 0.5 ## 3 7.3 VC 0.5 ## 4 5.8 VC 0.5 ## 5 6.4 VC 0.5 ## 6 10.0 VC 0.5
比较方法
R中常用的比较方法主要有下面几种：
各种比较方法后续有时间一一讲解。
添加p-value
主要利用ggpubr包中的两个函数：
compare_means():可以进行一组或多组间的比较
stat_compare_mean():自动添加p-value、显著性标记到ggplot图中
##compare_means()函数
该函数主要用用法如下：
compare_means(formula, data, method = "wilcox.test", paired = FALSE, group.by = NULL, ref.group = NULL, ...)
注释：
formula:形如x~group，其中x是数值型变量，group是因子，可以是一个或者多个
data：数据集
method:比较的方法，默认为"wilcox.test", 其他可选方法为："t.test"、"anova"、"kruskal.test"
paired:是否要进行paired test(TRUE or FALSE)
group_by: 比较时是否要进行分组
ref.group: 是否需要指定参考组
##stat_compare_means()函数
主要用法：
stat_compare_means(mapping = NULL, comparisons = NULL hide.ns = FALSE, label = NULL, label.x = NULL, label.y = NULL, ...)
注释：
mapping:由aes()创建的一套美学映射
comparisons:指定需要进行比较以及添加p-value、显著性标记的组
hide.ns:是否要显示显著性标记ns
label:显著性标记的类型，可选项为：p.signif(显著性标记)、p.format(显示p-value)
label.x、label.y:显著性标签调整
…:其他参数
比较独立的两组
compare_means(len~supp, data=ToothGrowth)
结果解释：
.y:测试中使用的y变量
p:p-value
p.adj:调整后的p-value。默认为p.adjust.method="holm"
p.format:四舍五入后的p-value
p.signif:显著性水平
method:用于统计检验的方法
##绘制箱线图
p <- ggboxplot(ToothGrowth, x="supp", y="len", color = "supp", palette = "jco", add = "jitter")#添加p-valuep+stat_compare_means()
#使用其他统计检验方法 p+stat_compare_means(method = "t.test")
上述显著性标记可以通过label.x、label.y、hjust及vjust来调整
显著性标记可以通过aes()映射来更改：
aes(label=..p.format..)或aes(lebel=paste0("p=",..p.format..))：只显示p-value，不显示统计检验方法
aes(label=..p.signif..)：仅显示显著性水平
aes(label=paste0(..method..,"\n", "p=",..p.format..))：p-value与显著性水平分行显示
