使用rstatix优雅的进行统计分析

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本节来介绍如何使用「rstatix」包来进行统计分析，下面通过一个小案例来进行展示

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清理变量

rm(list=ls())

安装并加载R包

package.list=c("tidyverse","ggprism","ggsci","rstatix","patchwork")

for (package in package.list) {
  if (!require(package,character.only=T, quietly=T)) {
    install.packages(package)
    library(package, character.only=T)
  }
}

计算组内p值

df_p_val1 <- ToothGrowth %>%
  rstatix::group_by(dose) %>%
  rstatix::t_test(len ~ supp) %>%
  rstatix::adjust_pvalue(p.col = "p", method = "bonferroni") %>%
  rstatix::add_significance(p.col = "p.adj") %>% 
  rstatix::add_xy_position(x = "dose", dodge = 0.8) 

# A tibble: 3 × 16
   dose .y.   group1 group2    n1    n2 statistic    df       p   p.adj p.adj.signif y.position groups           x  xmin  xmax
  <dbl> <chr> <chr>  <chr>  <int> <int>     <dbl> <dbl>   <dbl>   <dbl> <chr>             <dbl> <named list> <dbl> <dbl> <dbl>
1   0.5 len   OJ     VC        10    10    3.17    15.0 0.00636 0.0191  *                  24.2 <chr [2]>        1 0.825  1.18
2   1   len   OJ     VC        10    10    4.03    15.4 0.00104 0.00312 **                 30.0 <chr [2]>        2 1.82   2.17
3   2   len   OJ     VC        10    10   -0.0461  14.0 0.964   1       ns                 36.6 <chr [2]>        3 2.82   3.18

组间p值

df_p_val2 <- rstatix::wilcox_test(ToothGrowth, len ~ dose, 
                             p.adjust.method = "bonferroni") %>% 
  rstatix::add_xy_position()

  .y.   group1 group2    n1    n2 statistic            p       p.adj p.adj.signif y.position groups        xmin  xmax
  <chr> <chr>  <chr>  <int> <int>     <dbl>        <dbl>       <dbl> <chr>             <dbl> <named list> <dbl> <dbl>
1 len   0.5    1         20    20      33.5 0.00000702   0.0000211   ****               35.4 <chr [2]>        1     2
2 len   0.5    2         20    20       1.5 0.0000000841 0.000000252 ****               37.6 <chr [2]>        1     3
3 len   1      2         20    20      61   0.000177     0.000531    ***                39.9 <chr [2]>        2     3

数据可视化

ToothGrowth %>% ggplot(aes(x = factor(dose),y=len)) + 
  geom_boxplot(aes(fill=supp),width = 0.5,show.legend = T) +
  geom_point(aes(x = factor(dose), y = len, color = supp), position=position_jitterdodge(), alpha = 0.6) +
  theme_prism() + 
  coord_cartesian(ylim = c(0,45)) +
  theme(legend.position = "top")+
  scale_fill_jco()+
  add_pvalue(df_p_val1, xmin = "xmin", xmax = "xmax",
             label = "p = {p.adj}", tip.length = 0) +
  add_pvalue(df_p_val2, label = "p = {p.adj}", 
             tip.length = 0.01, bracket.nudge.y = 2, step.increase = 0.01)

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可以看到使用「rstatix」进行统计分析还是非常方便的，更多资料请查阅官方文档

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