将平均比较添加到绘图 + 是否可以从 KS 测试特别是在小提琴图上在 ggplot或一般为 R中显示 p 值？

如何解决将平均比较添加到绘图 + 是否可以从 KS 测试特别是在小提琴图上在 ggplot或一般为 R中显示 p 值？

所以我正在寻求创造这样的东西：

使用我自己的数据，特别是使用我在这里找到的 p 值：

现在，我能够制作类似的东西，尽管方法不正确。具体来说，我能够使用 T 检验产生类似的结果： T test p-value

我通过编写此代码产生了这个：

l<- ggplot(VioPos,aes(x=Regulation,y=score,fill=Regulation)) +
  geom_violin(trim=FALSE)+
  labs(title="Plot of ARE scores by Regulation",x="Gene Regulation",y = "ARE score")+
  geom_Boxplot(width=0.1,fill="white")+
  theme_classic()
l

dp <- l +  scale_y_continuous(trans="log2")
dp



dp7 <- dp +
  stat_compare_means(comparisons=my_comparisons,method="t.test")
dp7

换句话说，我使用 ggplot2/tidyverse/ggpubr/rstatix 使用了 stat_compare_means()。

但是，如果我修改代码中的方法，它似乎可以正确显示 Wilcoxon 和 T 检验，但不能用于 anova 和 kruskal wallis 检验。此外，似乎 stat_compare_means() 只支持这四个而不是 KS，但我特别感兴趣的是将我的 KS 测试输出的均值比较绘制到我的小提琴图上。我可以使用其他一些软件包吗？

另请注意：对于 KS 测试，“UpscorePos”“DownscorePos”等是按规定比较 ARE 分数（就像我对 T 测试中的图表所做的那样）。

解决方法

您可以像这样从 KS 测试中获得 p 值：

x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
res <- ks.test(x,y)
res$p.value
[1] 0.9670685

只需使用此 p 值并将其添加到您的绘图中即可。

编辑：一个有点hacky的解决方案是使用运行t检验并获得可以与stat_pvalalue_manual一起使用的正确数据结构并从ks.test插入pvalues。请参见下面的示例（我以 ToothGrowth 数据为例）。

# Transform `dose` into factor variable
df <- ToothGrowth
df$dose <- as.factor(df$dose)

stat.test <- df %>%
  t_test(len ~ dose)
stat.test

# prepare test tibble for ks.test
stat.test <- df %>%
  t_test(len ~ dose)
stat.test <- stat.test %>% add_y_position()
stat.test

kst <- stat.test # copy tibble to overwrite p-values for ks.test

p1 <- ks.test(x = ToothGrowth$len[ToothGrowth$dose == 0.5],y = ToothGrowth$len[ToothGrowth$dose == 1]
)$p
p2 <- ks.test(x = ToothGrowth$len[ToothGrowth$dose == 0.5],y = ToothGrowth$len[ToothGrowth$dose == 2]
)$p
p3 <- ks.test(x = ToothGrowth$len[ToothGrowth$dose == 1],y = ToothGrowth$len[ToothGrowth$dose == 2]
)$p

kst[,'p'] <- as.numeric(c(p1,p2,p3))

ggplot(df,aes(x = dose,y = len)) +
  geom_violin(trim = F) +
  stat_pvalue_manual(kst,label = "p = {p}")