Nature Communication带你玩转绘图：R语言ggpubr包绘制箱线图并添加显著性P值

数据可视化：使用 R 语言中的 ggplot2 和 ggpubr 绘制箱线图和统计检验

在科学研究中，有效地展示数据对于传达结果和得出有意义的见解至关重要。箱线图是一种广泛使用的图形工具，它可以帮助我们可视化数据的分布、中位数和异常值。R 语言中的 ggplot2 和 ggpubr 包提供了强大的功能，使我们能够轻松绘制出美观且信息丰富的箱线图，并进行统计检验以评估组别之间的显著性差异。

什么是箱线图？

箱线图是一种数据可视化技术，它显示了一组数据的分布。箱体本身代表了数据的中位数（中值）、四分位间距（IQR）和上下四分位数（25% 和 75% 百分位数）。箱体之外的点被认为是异常值。箱线图可以帮助我们快速识别数据中的模式和异常值，并比较不同组别之间的差异。

使用 ggplot2 和 ggpubr 绘制箱线图

ggplot2 是 R 语言中一个用于创建统计图形的强大包。ggpubr 包为 ggplot2 提供了额外的功能，包括绘制箱线图的能力。要使用 ggplot2 和 ggpubr 绘制箱线图，我们可以使用以下步骤：

# 导入数据
data <- data.frame(
  group = c("组别1", "组别2", "组别3"),
  value = c(10, 12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 32, 35, 38, 40, 42, 45, 48, 50, 52, 55, 58, 60, 62, 65, 68, 70, 72, 75, 78, 80, 82, 85, 88, 90, 92, 95, 98, 100)
)

# 绘制箱线图
ggplot(data, aes(x = group, y = value)) +
  geom_boxplot()

这将创建一个显示不同组别数据分布的箱线图。

添加统计检验

为了评估不同组别之间的显著性差异，我们可以使用 ggpubr 包中的 stat_compare_means() 函数。此函数将执行秩和检验（例如 Wilcoxon 秩和检验）以比较不同组别之间的差异，并在箱线图上以字母（例如 a、b、c）标记显著性水平。

要添加统计检验，我们可以使用以下代码：

stat_compare_means(label.y = 0.5, label = letters)

美化箱线图

我们还可以进一步美化箱线图，使其更具可读性和美观性。我们可以使用 ggplot2 的各种主题函数和元素函数来更改标题和轴标签、更改主题、添加网格线等。例如，我们可以使用以下代码：

# 更改标题和轴标签
labs(title = "箱线图示例", x = "组别", y = "值")

# 更改主题
theme_minimal()

# 添加网格线
theme(panel.grid.major = element_line(color = "gray"))

结论

使用 R 语言中的 ggplot2 和 ggpubr 包，我们可以轻松绘制出美观且信息丰富的箱线图，并进行统计检验以评估组别之间的显著性差异。这些可视化工具可以帮助我们更好地理解和传达我们的研究结果。

常见问题解答

1. 什么是异常值？
   异常值是位于箱体之外的数据点，表明数据分布中存在异常情况。

2. 如何确定组别之间的显著性差异？
   可以使用秩和检验（例如 Wilcoxon 秩和检验）来评估不同组别之间的显著性差异。显著性水平以字母标记在箱线图上。

3. 如何美化箱线图？
   可以使用 ggplot2 的各种主题函数和元素函数来更改标题和轴标签、更改主题、添加网格线等。

4. 如何使用 ggplot2 和 ggpubr 包绘制箱线图？
   首先导入数据，然后使用 geom_boxplot() 函数绘制箱线图。要添加统计检验，请使用 stat_compare_means() 函数。

5. 箱线图有什么好处？
   箱线图可以帮助我们可视化数据的分布、中位数和异常值。它们还可以帮助我们比较不同组别之间的差异。