Я планирую сравнить четыре группы данных, используя критерий Крускала Уоллиса, выполнить попарное сравнение, а затем использовать Бенджамина-Хохберга для корректировки значения p. Я использовал stat_compare_mean(), чтобы успешно показать глобальное значение p, однако значение p, полученное в результате парного сравнения, необходимо было скорректировать с использованием BH в моем исследовании, тогда как все значение p.adj в R, по-видимому, было скорректировано с помощью holmзначение, согласно этому веб-сайту (http://www.sthda.com/english/articles/24-ggpubr-publication-ready-plots/76-add-p-values-and-significance-levels-to-ggplots/).
Я пробовал stat_compare_means (сравнения = сравнения, aes (label = ..p.adj ..), method = "wilcox.test",p.adjust.method = "BH").
Вот мои полные коды:
comparisons <- lapply(as.data.frame(combn(Treatment, m =2 , simplify = TRUE)), function(pair) {
as.character(pair)
})
for (metabolite in metabolites) {
metabolite_dat_during <- setNames(subset(dat_P_BI_QUANT_during, select = c(metabolite, "Treatment")), nm = c("metabolite", "Treatment"))
gg_during <- ggboxplot(metabolite_dat_during, x = "Treatment", y = "metabolite",title = metabolite, color = "Treatment", palette = "jco",
add = c("median_iqr", "jitter")) +
stat_compare_means(comparisons = comparisons, aes(label = ..p.adj.. ), method = "wilcox.test", p.adjust.method = "BH")+
stat_compare_means(label.y=0.0001) +
scale_y_continuous(name = "conc(mmol/L)")
ggsave(filename = paste0(save_dir, "metabolite-", metabolite, ".png"), plot = gg_during)
}
Я ожидал, что значение p можно исправить с помощью BH, используя мой код выше. Однако,Значения p, похоже, не исправляются, даже если не использовать 'holm', так как значения p совпадают с нескорректированным значением p. Кроме того, я также сталкиваюсь с некоторыми ошибками:
В wilcox.test.default(c (0,07, 0,07, 0,06, 0,08, 0,06, ...: невозможно вычислить точное значение p со связями.