在数据分析中，我们常常需要通过分面箱式图（facet boxplot）来展示不同变量之间的关系，同时比较不同组别的显著性。部分用户在使用 R 语言绘制分面箱式图时，遇到显示显著性的问题，因此我决定把这个过程记录下来。
## 问题背景
使用分面箱式图可以帮助分析师轻松观察不同组别的分布情况，进而理解数据背后的模式。而在业务决策中，显著性测试能够帮助我们确认不同组别之间的差异是否具有统计学意义。如
利用boxplot可以方便地检查数据的统计分布。此外，可以方便地找出可能的异常值。 箱形图（英文：Box plot），又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理，快速识别异常值。箱形图最大的优点就是不受异常值的影响，能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况，同时也利于数据的清洗。五大因“数”我
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2023-11-09 09:49:16
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网址是，https://shiny.medsta.cn/boxplot/ 或者百度风暴统计！二、倾向得分匹配后开展条件logistic回归上个星期，接着完成了第一项工作：倾向得分匹配后，一键条件logistic回归（也就是匹配logistic回归）分析的方法，大家有兴趣来试试。网址是，https://shiny.medsta.cn/psm/，这个功能很重要，因为倾向得分匹配后不建议用一
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2024-08-28 22:18:56
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其实该功能的实现直接用EasyStat就可以，集成的包，一键出图比我这还方便得多（但是好像得手动自己选择检验方式，但它可以快速做显著性和齐性判断，也很快，统计方法的选择也很多），但我写这个代码的时候还没有发现EasyStat...否则我200%不会浪费这个时间的...用SPSS也是很好的，可以多选几个检验方法，但我又懒又手拙眼拙怕哪里弄错...若各个样品都正态，且满足方差齐性，用Tuk
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2023-09-04 11:28:30
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本发明涉及转录组测序领域，具体涉及一种在miRBase数据库中无本物种参考miRNA数据的miRNA测序的数据分析方法。背景技术：miRNA是一类由内源基因编码非编码单链RNA分子，在动植物中参与转录后基因表达调控。多数miRNA以单拷贝、多拷贝或基因簇的形式存在于基因组中。miRNA在很多物种中被广泛发现，且在进化进程中高度保守，因此研究miRNA的确切功能、目的靶基因、以及其作用机制，是转录组
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2024-08-25 21:38:36
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## R语言 分面箱线图添加显著性差异实现流程
#### 1. 准备数据
首先，我们需要准备用于绘制分面箱线图的数据。假设我们有一个包含多个组的数据集，每个组中有多个观测值。数据应以适当的格式加载到R中，例如使用`read.csv()`函数从CSV文件中读取数据。
#### 2. 数据预处理
在进行可视化之前，我们需要对数据进行一些预处理。这包括数据清洗和转换。例如，我们可能需要去除缺失值或异
原创
2023-10-14 10:06:01
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前面我们学习了怎么往ggplot2图形上添加显著性差异的P值。R语言统计与绘图：基于ggplot2包绘制带误差线的线图和条形图R语言统计与绘图：在ggplot2图形上添加显著性差异注释今天来学习一个新包，使用这个新包可以往ggplot2图形上更简单快速的添加P值。ggpval包可以执行统计检验，并且自动往ggplot2图形上添加相应的P值，P值可以显示为数字或者星形符号，也可以显示为文本注释。1.
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2023-09-15 09:11:20
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先对这一系列做个简单说明：本系列旨在通过R语言编程，实现数据的各种可视化！其中主要用到的R包为ggplot2，不会再讲解R语言自带的基础函数，如plot、barp
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2024-04-15 20:25:58
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Hadley Wickham创建的可视化包ggplot2可以流畅地进行优美的可视化，但是如果要通过ggplot2定制一套图形，尤其是适用于杂志期刊等出版物的图形，对于那些没有深入了解ggplot2的人来说就有点困难了，ggplot2的部分语法是很晦涩的。为此Alboukadel Kassambara创建了基于ggplot2的可视化包ggpubr用于绘制符合出版物要求的图形。安装及加载ggpubr包
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2024-07-30 13:56:18
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2022年10月11日显著性符号的意义 SymbolMeaningnsP > 0.05*P ≤ 0.05**P ≤ 0.01***P ≤ 0.001**** P ≤ 0.0001 参考：What is the meaning of * or ** or *** in reports of statistical significance from P
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2024-04-10 23:23:31
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本篇文章介绍基于R语言的相关性分析、相关系数的显著性检验及可视化，该教程为个人笔记，大家也可参考学习，不足之处也欢迎大家批评指正！相关性分析用于评估两个或多个变量之间的关联，能通过定量指标描述变量之间的强弱、直接或间接联系。相关系数是对变量之间的相关程度的定量描述，相关系数值介于-1~1之间，越接近0相关性越低，越接近-1或1相关性越高；正负号表明相关方向，正号为正相关、负号为负相关。当数据
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2023-12-25 13:45:37
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何为箱线图~通过绘制一组数据的“最大值，最小值，中位数，上四分位数及下四分位”这五个指标来显示该数据的分散情况。作用是可以识别数据中的异常值，看看数据的偏态分布。1：以数据集mtcars中的mpg数据为例> boxplot(mpg, main = "Box plot", ylab = "Miles per Gallon")boxplot（）函数可以画出箱线图，具体的各个值则可以通过boxpo
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2023-07-28 17:17:07
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绘制显著差异柱状图导入相关的R包library(ggplot2)
library(ggsignif)
library(ggpubr)
library(ggbreak)导入数据setwd("D:\\BioinfoFile\\小杜的生信笔记\\2024\\20240430_差异箱线图绘制")
#data <- read.csv("**.csv",header = T, row.names = 1
# R语言相关性显著性检测的实现
在数据分析中，相关性显著性检测是一个重要步骤。本文将指导你如何在R语言中实现相关性显著性显示，帮助你理解和掌握这一技术。
## 流程概览
在进行相关性显著性检测时，我们可遵循以下流程：
| 步骤 | 内容 |
|----------------|----------------
原创
2024-10-13 06:18:47
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数据可视化——R语言为ggplot图形添加P值和显著性水平准备安装和加载R包示例数据均值比较的方法用于添加P值的R函数compare_means()stat_compare_means()独立双样本组间比较配对双样本组间比较多组样本的组间比较多个分组变量其他绘图方式 本文对一篇英文博客进行翻译，博客原文链接：Add P-values and Significance Levels to ggpl
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2023-09-07 11:26:17
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# 用R语言计算Spearman相关系数的显著性
在统计学中，相关系数用于衡量两个变量之间的关联程度。Spearman相关系数是一种非参数统计量，用于度量两个变量之间的单调关系。在R语言中，我们可以使用`cor.test()`函数来计算Spearman相关系数的显著性。在本文中，我们将介绍如何使用R语言进行这一计算，并展示代码示例。
## Spearman相关系数的显著性
Spearman相
原创
2024-03-17 06:08:42
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第三章 假设检验区间估计与假设检验的基本区别？上一章中讨论了置信区间的估计方法。它是利用样本数据，以抽样总体的分布为理论基础，用一定的概率保证来计算出原总体中未知参数的区间范围。特别值得注意的是：在作区间估计之前，我们对所要估计的参数是一无所知的。§ 而在这一章中，我们所要做的工作是，先对要研究的参数作一个假设，然后去检验这个假设是否正确。因此假设检验对于所研究的参数总是先有一个假设的值
wentao2020/11/27写在前面有些事情做了很痛苦，但是不做更难受。比如今天谈到的这件事情，我花了一天加一个晚上时间才写了一个这个功能：science组合图表的实现。这部分一共写了三个函数，一个门特尔检验，一个ggplot版本的相关热图绘制，还有连线图形绘制。为什么我花费了这么多时间呢？一方面这个功能的实现要想做的灵活点，就必须有一个ggplot版本的相关热图轮子，公开的轮子不好用，所以我
这个网站的主题越来越好了，markdown写作真的会上瘾，加上这么好的编辑器，真的是不要太爽喔！「知乎，微信公众号编辑器推荐：」 https://mdnice.com/下面是正文，写这个主题是因为我想计算一下相关系数和显著性，发现自己也忘记怎么操作的了。所谓最好的记忆方法就是写篇博客，如果还没学会的话，就写一本教程吧(参考我学习DMU的故事，从入门到秃头！)。我之所以写这么多字，一来公众号原创需要
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2024-08-01 15:27:20
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在本教程中，你将使用QIIME 2在五个时间点对来自两个人四个身体部位的微生物组样本进行分析，第一个时间点紧接着是抗生素的使用。基于这些样本的研究文章《Moving pictures of the human microbiome》在2011年发表于Genome Biology。本教程中使用的数据基于Illumina HiSeq产出，使用地球微生物组计划扩增16S rRNA基因高变区4（V4）测序
