ggpubr stat_比较_平均值：显示两个分组变量的显著性水平

我试图用

ggpubr

的

stat\u compare\u means（）

可视化显著性水平（星号）。我遇到了以下问题：与

compare\u means（）

相反，您不能向比较中添加分组变量。 例如：

正如您所看到的，显著性水平并不是显示在所有条的上方，而是仅显示在不同剂量的上方，因为ggpubr不区分不同的SUPP

还有什么方法可以与这些（子）集合进行比较吗

谢谢你

你可以试试

library(tidyverse)
library(ggsignif)
ToothGrowth %>% 
     mutate(gr=interaction(supp, dose, sep = " ")) %>% 
    {ggplot(data=.,aes(x = gr,  y = len, fill = supp)) +
            stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar") +
            stat_summary(aes(col = supp), fun.data = "mean_se", geom = "errorbar", width=0.6)+
            ggsignif::geom_signif(comparisons = combn(sort(unique(as.character(.$gr))),2, simplify = F),
                                  step_increase = 0.08,test = "wilcox.test", test.args = list(exact = FALSE))}

通过添加

map\u signif\u level=TRUE

或

map\u signif\u level=c（“***”=0.001，***”=0.01，***”=0.05），

---

根据一揽子回购协议，这似乎不容易实现。一种解决方案是将每个“支持”放在不同的方面。请问，我应该在哪里添加

map\u signif\u level=c（“***”=0.001，***”=0.01，***”=0.05）

或

map\u signif\u level=TRUE

，以绘制重要性星图？在

ggsignif:：geom\u signif（）函数中感谢您
library(tidyverse)
library(ggsignif)
ToothGrowth %>% 
     mutate(gr=interaction(supp, dose, sep = " ")) %>% 
    {ggplot(data=.,aes(x = gr,  y = len, fill = supp)) +
            stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar") +
            stat_summary(aes(col = supp), fun.data = "mean_se", geom = "errorbar", width=0.6)+
            ggsignif::geom_signif(comparisons = combn(sort(unique(as.character(.$gr))),2, simplify = F),
                                  step_increase = 0.08,test = "wilcox.test", test.args = list(exact = FALSE))}