ggpubr stat_compare_means: показать уровни значимости с двумя группирующими переменными

Question

Я пытаюсь визуализировать уровни значимости (звездочки) с ggpubr 's stat_compare_means().Я столкнулся со следующей проблемой: В отличие от compare_means(), вы не можете добавить переменную группировки в сравнение.Пример:

ggbarplot(ToothGrowth, x = "dose", y = "len", add = "mean_se", color = "supp",
fill = "supp",position = position_dodge(0.8),add.params = list(group = "supp"))+
stat_compare_means(ref.group = "0.5", group.by = "supp",label = "p.signif")

Как видите, уровни значимости отображаются не над всеми столбцами, а только над различными дозами, поскольку ggpubr не различаетразличные дополнения.

Есть ли способ сравнить эти (под) наборы также?

Спасибо

Answer 1

Вы можете попробовать

library(tidyverse)
library(ggsignif)
ToothGrowth %>% 
     mutate(gr=interaction(supp, dose, sep = " ")) %>% 
    {ggplot(data=.,aes(x = gr,  y = len, fill = supp)) +
            stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar") +
            stat_summary(aes(col = supp), fun.data = "mean_se", geom = "errorbar", width=0.6)+
            ggsignif::geom_signif(comparisons = combn(sort(unique(as.character(.$gr))),2, simplify = F),
                                  step_increase = 0.08,test = "wilcox.test", test.args = list(exact = FALSE))}

Добавив map_signif_level = TRUE или map_signif_level = c("***"=0.001, "**"=0.01, "*"=0.05),, вы получите