Я видел подобный ответ, уже задаваемый здесь, но мой немного отличается.
Есть ли способ подсчитать значимость и поставить звезды на барплоте, автоматически в ggplot?
У меня есть график с гистограммой, представляющей среднее значение за весь сезон, для некоторых переменных (составов) и трех других слоев с точками, линиями и панелями ошибок среднего значения конкретных временных окон (фенологических стадий) в полный сезон.
Я хочу просто поставить звездочки над столбцами среднего общего сезона. Обратите внимание, что в моем коде я использую сетку фасетов для построения нескольких соединений в зависимости от масштаба.
Пока я только что попытался вставить функцию stat_compare_means в свой код графика.
Я делюсь с вами частью моего набора данных и имеющегося у меня кода.
structure(list(phen = c("GS0", "GS1", "GS2", "GS3", "H", "GS0",
"GS1", "GS2", "GS3", "H", "GS0", "GS1", "GS2", "GS3", "H"), var = c("mz33_flux",
"mz33_flux", "mz33_flux", "mz33_flux", "mz33_flux", "mz45_flux",
"mz45_flux", "mz45_flux", "mz45_flux", "mz45_flux", "mz137_flux",
"mz137_flux", "mz137_flux", "mz137_flux", "mz137_flux"), value = c(-0.0201807203084833,
0.00699548966597077, 0.2982090471597, 0.763140160427808, 0.0115715254237288,
-0.00141967461669506, 0.0216389158168574, 0.152685557877813,
0.0861748924731184, 0.00783050847457625, -0.0568113340318524,
-0.0283260888657648, 0.0584874208715596, -0.0014408875, -0.0199876076811594
), err = c(0.00891612382048675, 0.00865982415221607, 0.0261407868072828,
0.150893410160645, 0.000915642610907682, 0.00313669333464331,
0.00539139343017679, 0.0109634891854869, 0.0244123650545713,
0.000586325133571454, 0.0618423495252825, 0.0290907608410913,
0.0405039109957796, 0.0135552560862062, 0.0016406585376453),
tot = c(0.104295388186188, NA, NA, NA, NA, 0.0462282825845532,
NA, NA, NA, NA, -0.0152536834035828, NA, NA, NA, NA)), row.names = c(6L,
7L, 8L, 9L, 10L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 106L, 107L, 108L, 109L,
110L), class = "data.frame")
Код, который я пытался сделать сейчас.
ggplot(higherperiod,aes(x=phen,y=value,group=1))+
geom_bar(aes(x='GS2', y = tot,fill='Whole growing season'),colour="black",
stat="identity",position='dodge', width = 5) +
stat_compare_means(method = "anova", label.y = 1)+ # Add global p-value
stat_compare_means(aes(label = ..p.signif..),
method = "t.test", ref.group = "0.5")+
geom_errorbar(aes(ymin=value-err, ymax=value+err), width=0.2,
position=position_dodge(0.9),colour="black")+
geom_line(aes(colour="Single phenological stage"), linetype="solid",size = 1)+
geom_point(aes(colour="Single phenological stage"),shape = 21, fill='white',size = 2)+
facet_grid(~var,scales="free_y",labeller = labeller(var=voclabh),switch = "x")+
scale_colour_manual(values = c("black"))+
scale_fill_manual(values = c('darkolivegreen4'))+
scale_x_discrete(name = "Phenological stages") +
scale_y_continuous(name = expression(bold(atop("Mean Flux",(nmol~m^bold("-2")~s^bold("-1"))))),breaks = seq(-0.25, 1 ,0.25),
limits=c(-0.25, 1))+
theme_classic() +theme(legend.position = 'none',
legend.title = element_blank())+
theme(plot.title = element_text(size = 16, family = "Tahoma", face = "bold"),
text = element_text(size = 14, family = "Tahoma"),
axis.title.y = element_text(face="bold",size=16),
axis.text.y = element_text(color="black",size=16),
axis.title.x=element_blank(), axis.text.x=element_blank(),axis.ticks.x=element_blank(),
strip.text.x = element_text(size = 13.5, color = "black",face="bold"),
strip.background = element_blank(), panel.spacing = unit(0, "lines"),
strip.placement = "outside",
legend.text = element_text(color = "black", size = 16,face="bold"))+
geom_hline(yintercept=0, linetype="solid", color = "black",size=1,alpha=0.9)
