R ggplot2箱图-ggpubr stat_compare_means无法正常工作

我正在尝试使用 ggplot2 和 ggpubr 软件包以星号的形式向星图形式的箱形图添加重要级别，但是我有很多比较，我只想显示重要的那些。

我尝试在 stat_compare_means 中使用选项 hide.ns = TRUE ，但显然不起作用，它可能是 ggpubr 软件包中的错误。

此外，您还从成对的 wilcox.test 比较中忽略了“PGMC4”组；我怎样才能将这个组也留给 kruskal.test ？

我有的最后一个问题是重要性水平是如何工作的？如*显着低于0.05，**低于0.025，***低于0.01？ ggpubr使用的约定是什么？它显示的是p值还是调整后的p值？如果是后者，调整方法是什么？ BH？

请在下面检查我的MWE以及this link和this other one以供引用

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##MWE
set.seed(5)
#test df
mydf <- data.frame(ID=paste(sample(LETTERS, 163, replace=TRUE), sample(1:1000, 163, replace=FALSE), sep=''),
                   Group=c(rep('C',10),rep('FH',10),rep('I',19),rep('IF',42),rep('NA',14),rep('NF',42),rep('NI',15),rep('NS',10),rep('PGMC4',1)),
                   Value=rnorm(n=163))
#I don't want to compare PGMC4 cause I have only onw sample
groups <- as.character(unique(mydf$Group[which(mydf$Group!="PGMC4")]))
#function to make combinations of groups without repeating pairs, and avoiding self-combinations
expand.grid.unique <- function(x, y, include.equals=FALSE){
    x <- unique(x)
    y <- unique(y)
    g <- function(i){
        z <- setdiff(y, x[seq_len(i-include.equals)])
        if(length(z)) cbind(x[i], z, deparse.level=0)
    }
    do.call(rbind, lapply(seq_along(x), g))
}
#all pairs I want to compare
combs <- as.data.frame(expand.grid.unique(groups, groups), stringsAsFactors=FALSE)
head(combs)
my.comps <- as.data.frame(t(combs), stringsAsFactors=FALSE)
colnames(my.comps) <- NULL
rownames(my.comps) <- NULL
#pairs I want to compare in list format for stat_compare_means
my.comps <- as.list(my.comps)
head(my.comps)
pdf(file="test.pdf", height=20, width=25)
print(#or ggsave()
  ggplot(mydf, aes(x=Group, y=Value, fill=Group)) + geom_boxplot() +
    stat_summary(fun.y=mean, geom="point", shape=5, size=4) +
    scale_fill_manual(values=myPal) +
    ggtitle("TEST TITLE") +
    theme(plot.title = element_text(size=30),
      axis.text=element_text(size=12),
      axis.text.x = element_text(angle=45, hjust=1),
      axis.ticks = element_blank(),
      axis.title=element_text(size=20,face="bold"),
      legend.text=element_text(size=16)) +
  stat_compare_means(comparisons=my.comps, method="wilcox.test", label="p.signif", size=14) + #WHY DOES hide.ns=TRUE NOT WORK??? WHY DOES size=14 NOT WORK???
  stat_compare_means(method="kruskal.test", size=14) #GLOBAL COMPARISON ACROSS GROUPS (HOW TO LEAVE PGMC4 OUT OF THIS??)
)
dev.off()
##############################

MWE将产生以下框线图:



问题将是:

1-如何使hide.ns = TRUE工作？

2-如何增加*的大小？

3-如何从kruskal.test比较中排除组？

4- ggpubr使用的*约定是什么？显示的p值是否已调整？

非常感谢!!

编辑

此外，当做

stat_compare_means(comparisons=my.comps, method="wilcox.test", p.adjust.method="BH")

我没有获得与执行时相同的p值

wilcox.test(Value ~ Group, data=mydf.sub)$p.value

其中，mydf.sub是对2组进行给定比较的mydf的subset()。

ggpubr在这里做什么？它如何计算p.values？

编辑2

请帮忙，解决方案不必与ggpubr一起使用(但必须与 ggplot2 一起使用)，我只需要能够隐藏NS并增大星号的大小以及p值即可计算方式与wilcox.test()+ p.adjust(方法“BH”)相同。

谢谢!

最佳答案

编辑:因为我发现了rstatix包，所以我会做:

set.seed(123)
#test df
mydf <- data.frame(ID=paste(sample(LETTERS, 163, replace=TRUE), sample(1:1000, 163, replace=FALSE), sep=''),
                   Group=c(rep('C',10),rep('FH',10),rep('I',19),rep('IF',42),rep('NA',14),rep('NF',42),rep('NI',15),rep('NS',10),rep('PGMC4',1)),
                   Value=c(runif(n=100), runif(63,max= 0.5)))


library(tidyverse)

stat_pvalue <- mydf %>%
 rstatix::wilcox_test(Value ~ Group) %>%
 filter(p < 0.05) %>%
 rstatix::add_significance("p") %>%
 rstatix::add_y_position() %>%
 mutate(y.position = seq(min(y.position), max(y.position),length.out = n())

ggplot(mydf, aes(x=Group, y=Value)) + geom_boxplot() +
  ggpubr::stat_pvalue_manual(stat_pvalue, label = "p.signif") +
  theme_bw(base_size = 16)

旧答案:
您可以尝试关注。这个想法是，您可以使用pairwise.wilcox.test自己计算统计信息。然后使用ggsignif函数geom_signif添加预先计算的p值。使用 y_position，您可以放置​​方括号，使其不会重叠。

library(tidyverse)
library(ggsignif)
library(broom)
# your list of combinations you want to compare
CN <- combn(levels(mydf$Group)[-9], 2, simplify = FALSE)
# the pvalues. I use broom and tidy to get a nice formatted dataframe. Note, I turned off the adjustment of the pvalues.
pv <- tidy(with(mydf[ mydf$Group != "PGMC4", ], pairwise.wilcox.test(Value, Group, p.adjust.method = "none")))
#  data preparation
CN2 <- do.call(rbind.data.frame, CN)
colnames(CN2) <- colnames(pv)[-3]
# subset the pvalues, by merging the CN list
pv_final <- merge(CN2, pv, by.x = c("group2", "group1"), by.y = c("group1", "group2"))
# fix ordering
pv_final <- pv_final[order(pv_final$group1), ]
# set signif level
pv_final$map_signif <- ifelse(pv_final$p.value > 0.05, "", ifelse(pv_final$p.value > 0.01,"*", "**"))

# the plot
ggplot(mydf, aes(x=Group, y=Value, fill=Group)) + geom_boxplot() +
  stat_compare_means(data=mydf[ mydf$Group != "PGMC4", ], aes(x=Group, y=Value, fill=Group), size=5) +
  ylim(-4,30)+
  geom_signif(comparisons=CN,
              y_position = 3:30, annotation= pv_final$map_signif) +
  theme_bw(base_size = 16)

参数vjust，textsize和size无法正常工作。似乎是最新版本ggsignif_0.3.0中的错误。

编辑:当您只想显示重要的比较时，可以轻松地将数据集CN子集化。自从我更新到ggsignif_0.4.0和R version 3.4.1以来，vjust和textsize现在可以按预期工作。除了y_position之外，您还可以尝试step_increase。

# subset
gr <- pv_final$p.value <= 0.05
CN[gr]

ggplot(mydf, aes(x=Group, y=Value, fill=Group)) +
  geom_boxplot() +
  stat_compare_means(data=mydf[ mydf$Group != "PGMC4", ], aes(x=Group, y=Value, fill=Group), size=5) +
  geom_signif(comparisons=CN[gr], textsize = 12, vjust = 0.7,
             step_increase=0.12, annotation= pv_final$map_signif[gr]) +
  theme_bw(base_size = 16)

您也可以使用ggpubr。添加:

stat_compare_means(comparisons=CN[gr], method="wilcox.test", label="p.signif", color="red")