使用ggsignif優(yōu)雅添加顯著性標(biāo)記詳解

更新時間：2022年09月08日 14:33:33 作者：Bio_Infor

這篇文章主要為大家介紹了使用ggsignif優(yōu)雅添加顯著性標(biāo)記詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪

引言

該包目前僅適用于利用 ggplot2 進(jìn)行繪制的圖形

我們在利用ggplot2進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的時候經(jīng)常會需要對兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，并添加顯著性標(biāo)記，自己學(xué)習(xí)之余，也給大家分享一個好用的添加顯著性標(biāo)記的包：ggsignif。

ggsignif: Significance Brackets for ‘ggplot2’

PART1：安裝

#從cran安裝：
install.packages("ggsignif")
#從GitHub安裝（最新版）：
install.packages("remotes")
remotes::install_github("const-ae/ggsignif")

PART2：函數(shù)部分參數(shù)詳解

?geom_signif

函數(shù)幫助文檔如下：

geom_signif(
  mapping = NULL,
  data = NULL,
  stat = "signif",
  position = "identity",
  na.rm = FALSE,
  show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE,
  comparisons = NULL,
  test = "wilcox.test",
  test.args = NULL,
  annotations = NULL,
  map_signif_level = FALSE,
  y_position = NULL,
  xmin = NULL,
  xmax = NULL,
  margin_top = 0.05,
  step_increase = 0,
  extend_line = 0,
  tip_length = 0.03,
  size = 0.5,
  textsize = 3.88,
  family = "",
  vjust = 0,
  parse = FALSE,
  manual = FALSE,
  orientation = NA,
  ...
)

在這些里面，我們常用的一些參數(shù)就是這些啦：

· comparisons #指定比較對象，是一個由長度為2的向量組成的列表

· test #指定使用的檢驗(yàn)方法，包括 wilcox.test 和 t.test

· comparisons #指定比較對象，是一個由長度為2的向量組成的列表
· test #指定使用的檢驗(yàn)方法，包括 wilcox.test 和 t.test
· annotations #指定注釋的內(nèi)容
· map_signif_level #布爾型變量，如果為TRUE，就用諸如***的形式來展示顯著性差異
· y_position #指定標(biāo)記在y軸方向上的坐標(biāo)，是個數(shù)字向量
· xmin, xmax #指定標(biāo)記在x軸方向上的位置，是個數(shù)字向量
· tip_length #指定標(biāo)記小豎線的長度，是個數(shù)字向量
· size #指定標(biāo)記尺寸，即線條的粗線
· textsize #指定標(biāo)記中文字部分的大小
· family #指定標(biāo)記中文字部分的字體
· vjust #指定標(biāo)記部分中的文字與標(biāo)記中的短橫線之間的距離，負(fù)值在橫線上方，正值在下方
· orientation #指定整個圖的方向，一般不會修改，如果想讓圖“躺下”，就設(shè)置成為"y"

PART3：示例——以ggplot2內(nèi)置數(shù)據(jù)集mpg為例

問題描述：

我們想繪制一個箱型圖，橫軸為每輛車的車型，縱坐標(biāo)為hwy，使用mpg數(shù)據(jù)集，其結(jié)構(gòu)如下：

library(ggplot2)
head(mpg)

# A tibble: 6 x 11
  manufacturer model displ  year   cyl trans      drv     cty   hwy fl    class  
  <chr>        <chr> <dbl> <int> <int> <chr>      <chr> <int> <int> <chr> <chr>  
1 audi         a4      1.8  1999     4 auto(l5)   f        18    29 p     compact
2 audi         a4      1.8  1999     4 manual(m5) f        21    29 p     compact
3 audi         a4      2    2008     4 manual(m6) f        20    31 p     compact
4 audi         a4      2    2008     4 auto(av)   f        21    30 p     compact
5 audi         a4      2.8  1999     6 auto(l5)   f        16    26 p     compact
6 audi         a4      2.8  1999     6 manual(m5) f        18    26 p     compact

開始繪制：

library(ggsignif)

ggplot(data = mpg, aes(x = class, y = hwy)) + 
  geom_boxplot(aes(group = class, fill = class), size = 1) + #指定箱子線條寬度為1
  geom_signif(comparisons = list(c("midsize", "minivan"), c("compact", "midsize")), #指定比較對象
              test = "t.test", #指定檢驗(yàn)方法
              y_position = c(40, 47), #指定兩個標(biāo)記在y軸上的坐標(biāo)，按照前面指定比較對象的順序
              size = 1, #指定標(biāo)記中線條的尺寸
              textsize = 5, #指定標(biāo)記中文字部分的大小
              vjust = -0.3, #指定標(biāo)記中文字部分與橫線之間的距離
              tip_length = c(0.2, 0.45, 0.05, 0.05), #指定短豎線的長度
              map_signif_level = T) + 
  scale_y_continuous(limits = c(10, 55)) +
  theme(legend.position = "none",
        panel.background = element_rect(fill = NA),
        panel.border = element_rect(fill = NA, colour = "black", size = 1),
        axis.title = element_text(size = 15, face = "bold"),
        axis.text.x = element_text(size = 12, hjust = 1, angle = 45, color = "black"),
        axis.title.y = element_text(size = 12, color = "black"))

成圖：

丑是丑了點(diǎn)，但還是湊合，畢竟針對主題的修改美化沒有花大力氣。需要注意的幾個點(diǎn)：

關(guān)于y軸范圍：

y軸的范圍在這里很重要，范圍不合適會直接導(dǎo)致顯著性標(biāo)記溢出圖外，顯示不全，所以可以用 scale_y_*(limits = numeric.vecter) 或者 ylab() 指定范圍，保證好看的前提下盡可能大一點(diǎn)。

關(guān)于短豎線的長度：

短豎線長度指定的數(shù)值向量中數(shù)值的順序應(yīng)該是與你指定的比較對象的出現(xiàn)順序是一致的，這個參數(shù)可以慢慢一個一個修改，多試試就好了。

PART4：來點(diǎn)花的——何必一定是顯著性標(biāo)記？

前面的函數(shù)幫助文檔里有 annotations 參數(shù)，讓人不禁想試試（狗頭）。

話不多說，直接開始：

問題描述：我們想把上面的圖中的 NS. 和 *** 分別替換成為字母 A 和 B。

一樣的代碼：

ggplot(data = mpg, aes(x = class, y = hwy)) + 
  geom_boxplot(aes(group = class, fill = class), size =1) +
  geom_signif(comparisons = list(c("midsize", "minivan"), c("compact", "midsize")),
              annotations = c("B", "A"), #差別在這兒
              y_position = c(40, 47),
              size = 1,
              textsize = 5,
              vjust = -0.3,
              tip_length = c(0.2, 0.45, 0.05, 0.05)) + 
  scale_y_continuous(limits = c(10, 55)) +
  theme(legend.position = "none",
        panel.background = element_rect(fill = NA),
        panel.border = element_rect(fill = NA, colour = "black", size = 1),
        axis.title = element_text(size = 15, face = "bold"),
        axis.text.x = element_text(size = 12, hjust = 1, angle = 45, color = "black"),
        axis.title.y = element_text(size = 12, color = "black"))

出圖：

PART5：讓圖“躺”下來？

第一種方法：使用 orientation 參數(shù)：

ggplot(data = mpg, aes(x = hwy, y = class)) +  #這里改了
  geom_boxplot(aes(group = class, fill = class), size =1, orientation = "y") +
  geom_signif(comparisons = list(c("midsize", "minivan"), c("compact", "midsize")),
              test = "t.test",
              y_position = c(40, 47),
              size = 1,
              textsize = 5,
              vjust = -0.3,
              tip_length = c(0.2, 0.45, 0.05, 0.05),
              map_signif_level = T,
              orientation = "y") +  #這里改了
  scale_x_continuous(limits = c(10, 55)) + #這里改了
  theme(legend.position = "none",
        panel.background = element_rect(fill = NA),
        panel.border = element_rect(fill = NA, colour = "black", size = 1),
        axis.title = element_text(size = 15, face = "bold"),
        axis.text.x = element_text(size = 12, hjust = 1, angle = 45, color = "black"),
        axis.title.y = element_text(size = 12, color = "black"))

第二種方法：使用 coord_flip() ：

ggplot(data = mpg, aes(x = class, y = hwy)) + 
  geom_boxplot(aes(group = class, fill = class), size =1) +
  geom_signif(comparisons = list(c("midsize", "minivan"), c("compact", "midsize")),
              test = "t.test",
              y_position = c(40, 47),
              size = 1,
              textsize = 5,
              vjust = -0.3,
              tip_length = c(0.2, 0.45, 0.05, 0.05),
              map_signif_level = T) + 
  scale_y_continuous(limits = c(10, 55)) +
  theme(legend.position = "none",
        panel.background = element_rect(fill = NA),
        panel.border = element_rect(fill = NA, colour = "black", size = 1),
        axis.title = element_text(size = 15, face = "bold"),
        axis.text.x = element_text(size = 12, hjust = 1, angle = 45, color = "black"),
        axis.title.y = element_text(size = 12, color = "black")) +
  coord_flip() #只改了這里

出圖：