Cómo dibujar el diagtwig de caja con un nivel significativo?

Hace algún tiempo, hice una pregunta acerca de dibujar el diagtwig de caja Link1 .

Tengo algunos datos con 3 grupos diferentes (o tags) Por favor, cargue aquí . Puedo usar los siguientes códigos R para obtener el diagtwig de caja

library(reshape2) library(ggplot2) morphData <- read.table(".\\TestData3.csv", sep=",", header=TRUE); morphData.reshaped <- melt(morphData, id.var = "Label") ggplot(data = morphData.reshaped, aes(x=variable, y=value)) + + geom_boxplot(aes(fill=Label)) 

Aquí me pregunto cómo poner el nivel significativo por encima del diagtwig de caja. Para aclararme, puse una captura de pantalla de un documento aquí:

Boxplot

No entiendo muy bien a qué te refieres con un diagtwig de caja con un nivel significativo, pero aquí una sugerencia de cómo puedes generar esas barras: resolvería esta construcción de pequeños cuadros de datos con las coordenadas de las barras. Aquí un ejemplo:

 pp <- ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), mpg)) + geom_boxplot() df1 <- data.frame(a = c(1, 1:3,3), b = c(39, 40, 40, 40, 39)) df2 <- data.frame(a = c(1, 1,2, 2), b = c(35, 36, 36, 35)) df3 <- data.frame(a = c(2, 2, 3, 3), b = c(24, 25, 25, 24)) pp + geom_line(data = df1, aes(x = a, y = b)) + annotate("text", x = 2, y = 42, label = "*", size = 8) + geom_line(data = df2, aes(x = a, y = b)) + annotate("text", x = 1.5, y = 38, label = "**", size = 8) + geom_line(data = df3, aes(x = a, y = b)) + annotate("text", x = 2.5, y = 27, label = "ns", size = 8) 

enter image description here

Sé que esta es una vieja pregunta y la respuesta de DatamineR ya proporciona una solución para el problema. Pero recientemente creé una ggplot-extensión que simplifica todo el proceso de agregar barras de significación: ggsignif

En lugar de agregar tediosamente geom_line y annotate a su ttwig, simplemente agrega una sola capa geom_signif :

 library(ggplot2) library(ggsignif) ggplot(iris, aes(x=Species, y=Sepal.Length)) + geom_boxplot() + geom_signif(comparisons = list(c("versicolor", "virginica")), map_signif_level=TRUE) 

Boxplot con barra de significancia

La documentación completa del paquete está disponible en CRAN .

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