ggpubr: показать уровни значимости (*** или ns) вместо p-значения в метке - PullRequest
Новая
       8

ggpubr: показать уровни значимости (*** или ns) вместо p-значения в метке

0 голосов
/ 04 декабря 2018

Я хотел бы показать уровни значимости (*** или n.s.) в качестве меток в моей линейной регрессии, используя ggpubr в R. Похоже, что это делается с помощью aes(label = ..p.signif..), как указано здесь: https://www.r -bloggers.com / add-p-значения-и-значимости-уровней-для-ggplots /

Однако, когда я просто заменяю ..p.label.. на ..p.signif.. в моем stat_cor(aes(label = paste(..rr.label.., ..p.label.., sep = "~, ~")) т.е.stat_cor (aes (label = paste (.. rr.label .., ..p.signif .., sep = "~ , ~")) `ничего на моем графике не изменилось, просто я получаю ошибку: 

Error in paste(rr.label, p.signif, sep = "~`,`~") : 
  object 'p.signif' not found

Пожалуйста, как я могу нанести значения звезд (*, , *) или ns вместо точных значений p на моем графике? Большое спасибо.

Мои фиктивные данные: (заимствовано из http://www.sthda.com/english/articles/24-ggpubr-publication-ready-plots/78-perfect-scatter-plots-with-correlation-and-marginal-histograms/)

library(ggpubr)
data("mtcars")
df <- mtcars
df$cyl <- as.factor(df$cyl)

ggscatter(df, x = "wt", y = "mpg",
          add = "reg.line",                         # Add regression line
          conf.int = TRUE,                          # Add confidence interval
          color = "cyl", palette = "jco",           # Color by groups "cyl"
          shape = "cyl"                             # Change point shape by groups "cyl"
)+
  stat_cor(aes(color = cyl,
               label =paste(..rr.label.., ..p.label.., sep = "~`,`~")), # HOW TO CHANGE p.label to show stars???
           label.x = 3)           # Add correlation coefficient

enter image description here

1 Ответ

0 голосов
/ 04 декабря 2018

Вы можете использовать cut: 

ggscatter(df, x = "wt", y = "mpg",
          add = "reg.line",                         # Add regression line
          conf.int = TRUE,                          # Add confidence interval
          color = "cyl", palette = "jco",           # Color by groups "cyl"
          shape = "cyl"                             # Change point shape by groups "cyl"
)+
  stat_cor(aes(color = cyl,
               label =paste(..rr.label.., cut(..p.., 
                                              breaks = c(-Inf, 0.0001, 0.001, 0.01, 0.05, Inf),
                                              labels = c("'****'", "'***'", "'**'", "'*'", "'ns'")), 
                            sep = "~")), 
           label.x = 3)

resulting plot showing significance stars

Нет необходимости говорить, что показаны значения p (или, что еще лучше,доверительные интервалы) намного лучше.

...