R语言添加p-value和显著性标记

来源：EasyCharts评论8,887

提了一下如何通过ggpubr包为ggplot图添加p-value以及显著性标记,本文将详细介绍。利用数据集ToothGrowth进行演示

  1. #先加载包
  2. library(ggpubr)
  3. #加载数据集ToothGrowth
  4. data("ToothGrowth")
  5. head(ToothGrowth)
  1. ##    len  supp  dose
  2. ## 1  4.2   VC   0.5
  3. ## 2  11.5  VC   0.5
  4. ## 3  7.3   VC   0.5
  5. ## 4  5.8   VC   0.5
  6. ## 5  6.4   VC   0.5
  7. ## 6  10.0  VC   0.5

比较方法

R中常用的比较方法主要有下面几种：

方法R函数描述
T-testt.test()比较两组(参数)
Wilcoxon testwilcox.test()比较两组(非参数)
ANOVAaov()或anova()比较多组(参数)
Kruskal-Walliskruskal.test()比较多组(非参数)

各种比较方法后续有时间一一讲解。

添加p-value

主要利用ggpubr包中的两个函数：

  • compare_means():可以进行一组或多组间的比较
  • stat_compare_mean():自动添加p-value、显著性标记到ggplot图中

compare_means()函数

该函数主要用用法如下：

  1. compare_means(formula, data, method = "wilcox.test", paired = FALSE,
  2.   group.by = NULL, ref.group = NULL, ...)

注释：

  • formula:形如x~group，其中x是数值型变量，group是因子，可以是一个或者多个
  • data：数据集
  • method:比较的方法，默认为"wilcox.test", 其他可选方法为："t.test"、"anova"、"kruskal.test"
  • paired:是否要进行paired test(TRUE or FALSE)
  • group_by: 比较时是否要进行分组
  • ref.group: 是否需要指定参考组

stat_compare_means()函数

主要用法：

  1. stat_compare_means(mapping = NULL, comparisons = NULL hide.ns = FALSE,
  2.                    label = NULL,  label.x = NULL, label.y = NULL,  ...)

注释：

  • mapping:由aes()创建的一套美学映射
  • comparisons:指定需要进行比较以及添加p-value、显著性标记的组
  • hide.ns:是否要显示显著性标记ns
  • label:显著性标记的类型，可选项为：p.signif(显著性标记)、p.format(显示p-value)
  • label.x、label.y:显著性标签调整
  • …:其他参数

比较独立的两组

  1. compare_means(len~supp, data=ToothGrowth)

R语言添加p-value和显著性标记-图片1

结果解释：

  • .y:测试中使用的y变量
  • p:p-value
  • p.adj:调整后的p-value。默认为p.adjust.method="holm"
  • p.format:四舍五入后的p-value
  • p.signif:显著性水平
  • method:用于统计检验的方法

 

 

绘制箱线图

  1. p <- ggboxplot(ToothGrowth, x="supp", y="len", color = "supp", 
  2. palette = "jco", add = "jitter")#添加p-valuep+stat_compare_means()

R语言添加p-value和显著性标记-图片2

  1. #使用其他统计检验方法
  2. p+stat_compare_means(method = "t.test")

R语言添加p-value和显著性标记-图片3
上述显著性标记可以通过label.x、label.y、hjust及vjust来调整
显著性标记可以通过aes()映射来更改：

  • aes(label=..p.format..)或aes(lebel=paste0("p=",..p.format..)):只显示p-value，不显示统计检验方法
  • aes(label=..p.signif..):仅显示显著性水平
  • aes(label=paste0(..method..,"\n", "p=",..p.format..)):p-value与显著性水平分行显示

举个栗子：

  1. p+stat_compare_means(aes(label=..p.signif..), label.x = 1.5, label.y = 40)

R语言添加p-value和显著性标记-图片4

也可以将标签指定为字符向量，不要映射，只需将p.signif两端的..去掉即可

  1. p+stat_compare_means(label = "p.signif", label.x = 1.5, label.y = 40)

R语言添加p-value和显著性标记-图片5

比较两个paired sample

  1. compare_means(len~supp, data=ToothGrowth, paired = TRUE)

R语言添加p-value和显著性标记-图片6

利用ggpaired()进行可视化

  1. ggpaired(ToothGrowth, x="supp", y="len", color = "supp", line.color = "gray", 
  2. line.size = 0.4, palette = "jco")+ stat_compare_means(paired = TRUE)

R语言添加p-value和显著性标记-图片7

多组比较

Global test

  1. compare_means(len~dose, data=ToothGrowth, method = "anova")

R语言添加p-value和显著性标记-图片8

可视化

  1. ggboxplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color = "dose", palette = "jco")+
  2. stat_compare_means()

R语言添加p-value和显著性标记-图片9

  1. #使用其他的方法
  2. ggboxplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color = "dose", palette = "jco")+ 
  3. stat_compare_means(method = "anova")

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Pairwise comparisons:如果分组变量中包含两个以上的水平，那么会自动进行pairwise test,默认方法为”wilcox.test”

  1. compare_means(len~dose, data=ToothGrowth)

R语言添加p-value和显著性标记-图片11

  1. #可以指定比较哪些组
  2. my_comparisons <- list(c("0.5", "1"), c("1", "2"), c("0.5", "2"))
  3. ggboxplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color = "dose",palette = "jco")+
  4. stat_compare_means(comparisons=my_comparisons)+ # Add pairwise 
  5. comparisons p-value stat_compare_means(label.y = 50) # Add global p-value

R语言添加p-value和显著性标记-图片12

可以通过修改参数label.y来更改标签的位置

  1. ggboxplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color = "dose",palette = "jco")+
  2. stat_compare_means(comparisons=my_comparisons, label.y = c(29, 35, 40))+ # Add pairwise comparisons p-value 
  3. stat_compare_means(label.y = 45) # Add global p-value

R语言添加p-value和显著性标记-图片13

至于通过添加线条来连接比较的两组，这一功能已由包ggsignif实现

  1. ##设定参考组
  2. compare_means(len~dose, data=ToothGrowth, ref.group = "0.5",  #以dose=0.5组为参考组 
  3. method = "t.test" )

R语言添加p-value和显著性标记-图片14

  1. #可视化
  2. ggboxplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color = "dose", palette = "jco")+ 
  3. stat_compare_means(method = "anova", label.y = 40)+ # Add global p-value
  4. stat_compare_means(label = "p.signif", method = "t.test", ref.group = "0.5") # Pairwise comparison against reference

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参考组也可以设置为.all.即所有的平均值

  1. compare_means(len~dose, data=ToothGrowth, ref.group = ".all.", method = "t.test")

R语言添加p-value和显著性标记-图片16

  1. #可视化
  2. ggboxplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color = "dose", palette = "jco")+
  3. stat_compare_means(method = "anova", label.y = 40)+# Add global p-value
  4. stat_compare_means(label = "p.signif", method = "t.test", 
  5. ref.group = ".all.")#Pairwise comparison against all

R语言添加p-value和显著性标记-图片17

接下来利用survminer包中的数据集myeloma来讲解一下为什么有时候我们需要将ref.group设置为.all.

  1. library(survminer)#没安装的先安装再加载
  2. data("myeloma")
  3. head(myeloma)

R语言添加p-value和显著性标记-图片18

我们将根据患者的分组来绘制DEPDC1基因的表达谱，看不同组之间是否存在显著性的差异，我们可以在7组之间进行比较，但是这样的话组间比较的组合就太多了，因此我们可以将7组中每一组与全部平均值进行比较，看看DEPDC1基因在不同的组中是否过表达还是低表达。

  1. compare_means(DEPDC1~molecular_group, data = myeloma, ref.group = ".all.", method = "t.test")

R语言添加p-value和显著性标记-图片19

  1. #可视化DEPDC1基因表达谱
  2. ggboxplot(myeloma, x="molecular_group", y="DEPDC1", 
  3. color = "molecular_group", add = "jitter", legend="none")+ 
  4. rotate_x_text(angle = 45)+ 
  5. geom_hline(yintercept = mean(myeloma$DEPDC1), linetype=2)+# Add horizontal line at base mean 
  6. stat_compare_means(method = "anova", label.y = 1600)+ # Add global annova p-value 
  7. stat_compare_means(label = "p.signif", method = "t.test", ref.group = ".all.")# Pairwise comparison against all

R语言添加p-value和显著性标记-图片20

从图中可以看出，DEPDC1基因在Proliferation组中显著性地过表达，而在Hyperdiploid和Low bone disease显著性地低表达

我们也可以将非显著性标记ns去掉，只需要将参数hide.ns=TRUE

  1. ggboxplot(myeloma, x="molecular_group", y="DEPDC1", 
  2. color = "molecular_group", add = "jitter", legend="none")+
  3. rotate_x_text(angle = 45)+ 
  4. geom_hline(yintercept = mean(myeloma$DEPDC1), linetype=2)+# Add horizontal line at base mean 
  5. stat_compare_means(method = "anova", label.y = 1600)+ # Add global annova p-value 
  6. stat_compare_means(label = "p.signif", method = "t.test", ref.group = ".all.", hide.ns = TRUE)# Pairwise comparison against all

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多个分组变量

按另一个变量进行分组之后进行统计检验，比如按变量dose进行分组：

  1. compare_means(len~supp, data=ToothGrowth, group.by = "dose")

R语言添加p-value和显著性标记-图片22

  1. #可视化
  2. p <- ggboxplot(ToothGrowth, x="supp", y="len", color = "supp", 
  3. palette = "jco", add = "jitter", facet.by = "dose", short.panel.labs = FALSE)#按dose进行分面
  4. #label只绘制
  5. p-valuep+stat_compare_means(label = "p.format")

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  1. #label绘制显著性水平
  2. p+stat_compare_means(label = "p.signif", label.x = 1.5)

R语言添加p-value和显著性标记-图片24

  1. #将所有箱线图绘制在一个panel中
  2. p <- ggboxplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color = "supp", 
  3. palette = "jco", add = "jitter")
  4. p+stat_compare_means(aes(group=supp))

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  1. #只显示p-value
  2. p+stat_compare_means(aes(group=supp), label = "p.format")

R语言添加p-value和显著性标记-图片26

  1. #显示显著性水平
  2. p+stat_compare_means(aes(group=supp), label = "p.signif")

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  1. #进行paired sample检验
  2. compare_means(len~supp, data=ToothGrowth, group.by = "dose", paired = TRUE)

R语言添加p-value和显著性标记-图片28

  1. #可视化
  2. p <- ggpaired(ToothGrowth, x="supp", y="len", color = "supp", 
  3. palette = "jco", line.color="gray", line.size=0.4, facet.by = "dose", 
  4. short.panel.labs = FALSE)#按dose分面
  5. #只显示p-value
  6. p+stat_compare_means(label = "p.format", paired = TRUE)

R语言添加p-value和显著性标记-图片29

其他图形

条形图与线图（一个分组变量）

  1. #有误差棒的条形图，实际上我以前的文章里有纯粹用ggplot2实现
  2. ggbarplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", add = "mean_se")+ 
  3. stat_compare_means()+ 
  4. stat_compare_means(ref.group = "0.5", label = "p.signif", label.y = c(22, 29))

R语言添加p-value和显著性标记-图片30

  1. #有误差棒的线图
  2. ggline(ToothGrowth, x="dose", y="len", add = "mean_se")+
  3. stat_compare_means()+ 
  4. stat_compare_means(ref.group = "0.5", label = "p.signif", label.y = c(22, 29))

R语言添加p-value和显著性标记-图片31

条形图与线图（两个分组变量）

  1. ggbarplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", add = "mean_se", color = "supp", 
  2. palette = "jco", position = position_dodge(0.8))+ 
  3. stat_compare_means(aes(group=supp), label = "p.signif", label.y = 29)

R语言添加p-value和显著性标记-图片32

  1. ggline(ToothGrowth, x="dose", y="len", add = "mean_se", color = "supp", 
  2. palette = "jco")+ 
  3. stat_compare_means(aes(group=supp), label = "p.signif", label.y = c(16, 25, 29))

R语言添加p-value和显著性标记-图片33

Sessioninfo

  1. sessionInfo()
  2. ## R version 3.4.0 (2017-04-21)
  3. ## Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
  4. ## Running under: Windows 8.1 x64 (build 9600)
  5. ## 
  6. ## Matrix products: default
  7. ## 
  8. ## locale:
  9. ## [1] LC_COLLATE=Chinese (Simplified)_China.936 
  10. ## [2] LC_CTYPE=Chinese (Simplified)_China.936 
  11. ## [3] LC_MONETARY=Chinese (Simplified)_China.936
  12. ## [4] LC_NUMERIC=C 
  13. ## [5] LC_TIME=Chinese (Simplified)_China.936 
  14. ## 
  15. ## attached base packages:
  16. ## [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base 
  17. ## 
  18. ## other attached packages:
  19. ## [1] survminer_0.4.0 ggpubr_0.1.3 magrittr_1.5 ggplot2_2.2.1 
  20. ## 
  21. ## loaded via a namespace (and not attached):
  22. ## [1] Rcpp_0.12.11 compiler_3.4.0 plyr_1.8.4
  23. ## [4] tools_3.4.0 digest_0.6.12 evaluate_0.10 
  24. ## [7] tibble_1.3.3 gtable_0.2.0 nlme_3.1-131 
  25. ## [10] lattice_0.20-35 rlang_0.1.1 Matrix_1.2-10 
  26. ## [13] psych_1.7.5 ggsci_2.4 DBI_0.6-1 
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  30. ## [25] grid_3.4.0 data.table_1.10.4 KMsurv_0.1-5 
  31. ## [28] R6_2.2.1 km.ci_0.5-2 survival_2.41-3 
  32. ## [31] foreign_0.8-68 rmarkdown_1.5 reshape2_1.4.2 
  33. ## [34] tidyr_0.6.3 purrr_0.2.2.2 splines_3.4.0 
  34. ## [37] backports_1.1.0 scales_0.4.1 htmltools_0.3.6 
  35. ## [40] assertthat_0.2.0 mnormt_1.5-5 xtable_1.8-2 
  36. ## [43] colorspace_1.3-2 ggsignif_0.2.0 labeling_0.3 
  37. ## [46] stringi_1.1.5 lazyeval_0.2.0 munsell_0.4.3 
  38. ## [49] broom_0.4.2 zoo_1.8-0

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