R 如何使用ggsignif将方差分析单向p值添加到ggplot

我有以下数据

library(tidyverse)
library(ggsignif)
set.seed(1)
a <- rnorm(n = 10, mean = 5, sd = 1)
b <- rnorm(n = 10, mean = 5.8, sd = 1)

data <- data.frame(label = c(rep("A", 10), rep("B", 10)), id = c(1:10, 1:10), 
                   value = c(a, b))

请注意，p值为0.042

但是，当我尝试使用此代码时：

ggplot(data, aes(x = label, y = value )) + 
  geom_boxplot() + 
  geom_signif(comparison = list(c("A",  "B")), y_position = 11, test = function(a, b) {
    list(p.value = summary(aov(a ~ b))[[1]][["Pr(>F)"]][[1]])
  })

我明白了：

注意p值为0.28，而不是0.042。

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正确的方法是什么，这样我就可以把0.042的值放在绘图中？

两组单因素方差分析的p值与t检验相同

ggplot(data, aes(x = label, y = value )) + 
  geom_boxplot() + 
  geom_signif(comparison = list(c("A",  "B")), y_position = 11, test = "t.test")

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两组单因素方差分析的p值与t检验相同

ggplot(data, aes(x = label, y = value )) + 
  geom_boxplot() + 
  geom_signif(comparison = list(c("A",  "B")), y_position = 11, test = "t.test")

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@乌贼44是对的。对于两组比较，t检验更合适

只需提及这一

geom\u signif

的替代方案，您还可以使用

stat\u compare\u means

从

ggpubr

包中获取绘图上的p值：

库（ggpubr）
图书馆（GG2）
ggplot（数据，aes（x=标签，y=值））+
geom_箱线图（）+
统计比较平均值（方法=“方差分析”，标签y=7）+
统计比较意味着（比较=列表（c（“A”、“B”）），方法=“t.test”，标签y=8）

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@乌贼44是对的。对于两组比较，t检验更合适

只需提及这一

geom\u signif

的替代方案，您还可以使用

stat\u compare\u means

从

ggpubr

包中获取绘图上的p值：

库（ggpubr）
图书馆（GG2）
ggplot（数据，aes（x=标签，y=值））+
geom_箱线图（）+
统计比较平均值（方法=“方差分析”，标签y=7）+
统计比较意味着（比较=列表（c（“A”、“B”）），方法=“t.test”，标签y=8）

ggplot(data, aes(x = label, y = value )) + 
  geom_boxplot() + 
  geom_signif(comparison = list(c("A",  "B")), y_position = 11, test = "t.test")