R语言可视化学习笔记之添加p-value和显著性标记

时间:2024-01-06 09:51:44

R语言可视化学习笔记之添加p-value和显著性标记

http://www.jianshu.com/p/b7274afff14f?from=timeline

上篇文章中提了一下如何通过ggpubr包为ggplot图添加p-value以及显著性标记,本文将详细介绍。利用数据集ToothGrowth进行演示

#先加载包
library(ggpubr)
#加载数据集ToothGrowth
data("ToothGrowth")
head(ToothGrowth)
##    len  supp  dose
## 1 4.2 VC 0.5
## 2 11.5 VC 0.5
## 3 7.3 VC 0.5
## 4 5.8 VC 0.5
## 5 6.4 VC 0.5
## 6 10.0 VC 0.5

比较方法

R中常用的比较方法主要有下面几种:

方法 R函数 描述
T-test t.test() 比较两组(参数)
Wilcoxon test wilcox.test() 比较两组(非参数)
ANOVA aov()或anova() 比较多组(参数)
Kruskal-Wallis kruskal.test() 比较多组(非参数)

各种比较方法后续有时间一一讲解。

添加p-value

主要利用ggpubr包中的两个函数:

  • compare_means():可以进行一组或多组间的比较
  • stat_compare_mean():自动添加p-value、显著性标记到ggplot图中

compare_means()函数

该函数主要用用法如下:

compare_means(formula, data, method = "wilcox.test", paired = FALSE,
group.by = NULL, ref.group = NULL, ...)

注释:

  • formula:形如x~group,其中x是数值型变量,group是因子,可以是一个或者多个
  • data:数据集
  • method:比较的方法,默认为"wilcox.test", 其他可选方法为:"t.test""anova""kruskal.test"
  • paired:是否要进行paired test(TRUE or FALSE)
  • group_by: 比较时是否要进行分组
  • ref.group: 是否需要指定参考组

stat_compare_means()函数

主要用法:

stat_compare_means(mapping = NULL, comparisons = NULL hide.ns = FALSE,
label = NULL, label.x = NULL, label.y = NULL, ...)

注释:

  • mapping:由aes()创建的一套美学映射
  • comparisons:指定需要进行比较以及添加p-value、显著性标记的组
  • hide.ns:是否要显示显著性标记ns
  • label:显著性标记的类型,可选项为:p.signif(显著性标记)、p.format(显示p-value)
  • label.xlabel.y:显著性标签调整
  • ...:其他参数

比较独立的两组

compare_means(len~supp, data=ToothGrowth)
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结果解释:

  • .y:测试中使用的y变量
  • p:p-value
  • p.adj:调整后的p-value。默认为p.adjust.method="holm"
  • p.format:四舍五入后的p-value
  • p.signif:显著性水平
  • method:用于统计检验的方法

    绘制箱线图

    p <- ggboxplot(ToothGrowth, x="supp", y="len", color = "supp",
    palette = "jco", add = "jitter")#添加p-valuep+stat_compare_means()
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    #使用其他统计检验方法
    p+stat_compare_means(method = "t.test")
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    上述显著性标记可以通过label.xlabel.yhjustvjust来调整
    显著性标记可以通过aes()映射来更改:

    • aes(label=..p.format..)aes(lebel=paste0("p=",..p.format..)):只显示p-value,不显示统计检验方法
    • aes(label=..p.signif..):仅显示显著性水平
    • aes(label=paste0(..method..,"\n", "p=",..p.format..)):p-value与显著性水平分行显示

举个栗子:

p+stat_compare_means(aes(label=..p.signif..), label.x = 1.5, label.y = 40)
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也可以将标签指定为字符向量,不要映射,只需将p.signif两端的..去掉即可

p+stat_compare_means(label = "p.signif", label.x = 1.5, label.y = 40)
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比较两个paired sample

compare_means(len~supp, data=ToothGrowth, paired = TRUE)
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利用ggpaired()进行可视化

ggpaired(ToothGrowth, x="supp", y="len", color = "supp", line.color = "gray",
line.size = 0.4, palette = "jco")+ stat_compare_means(paired = TRUE)
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多组比较

Global test

compare_means(len~dose, data=ToothGrowth, method = "anova")
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可视化

ggboxplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color = "dose", palette = "jco")+
stat_compare_means()
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#使用其他的方法
ggboxplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color = "dose", palette = "jco")+
stat_compare_means(method = "anova")
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Pairwise comparisons:如果分组变量中包含两个以上的水平,那么会自动进行pairwise test,默认方法为"wilcox.test"

compare_means(len~dose, data=ToothGrowth)
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#可以指定比较哪些组
my_comparisons <- list(c("0.5", "1"), c("1", "2"), c("0.5", "2"))
ggboxplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color = "dose",palette = "jco")+
stat_compare_means(comparisons=my_comparisons)+ # Add pairwise
comparisons p-value stat_compare_means(label.y = 50) # Add global p-value
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可以通过修改参数label.y来更改标签的位置

ggboxplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color = "dose",palette = "jco")+
stat_compare_means(comparisons=my_comparisons, label.y = c(29, 35, 40))+ # Add pairwise comparisons p-value
stat_compare_means(label.y = 45) # Add global p-value
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至于通过添加线条来连接比较的两组,这一功能已由包ggsignif实现

##设定参考组
compare_means(len~dose, data=ToothGrowth, ref.group = "0.5", #以dose=0.5组为参考组
method = "t.test" )
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#可视化
ggboxplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color = "dose", palette = "jco")+
stat_compare_means(method = "anova", label.y = 40)+ # Add global p-value
stat_compare_means(label = "p.signif", method = "t.test", ref.group = "0.5") # Pairwise comparison against reference
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参考组也可以设置为.all.即所有的平均值

compare_means(len~dose, data=ToothGrowth, ref.group = ".all.", method = "t.test")
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#可视化
ggboxplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color = "dose", palette = "jco")+
stat_compare_means(method = "anova", label.y = 40)+# Add global p-value
stat_compare_means(label = "p.signif", method = "t.test",
ref.group = ".all.")#Pairwise comparison against all
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接下来利用survminer包中的数据集myeloma来讲解一下为什么有时候我们需要将ref.group设置为.all.

library(survminer)#没安装的先安装再加载
data("myeloma")
head(myeloma)
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我们将根据患者的分组来绘制DEPDC1基因的表达谱,看不同组之间是否存在显著性的差异,我们可以在7组之间进行比较,但是这样的话组间比较的组合就太多了,因此我们可以将7组中每一组与全部平均值进行比较,看看DEPDC1基因在不同的组中是否过表达还是低表达。

compare_means(DEPDC1~molecular_group, data = myeloma, ref.group = ".all.", method = "t.test")
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#可视化DEPDC1基因表达谱
ggboxplot(myeloma, x="molecular_group", y="DEPDC1",
color = "molecular_group", add = "jitter", legend="none")+
rotate_x_text(angle = 45)+
geom_hline(yintercept = mean(myeloma$DEPDC1), linetype=2)+# Add horizontal line at base mean
stat_compare_means(method = "anova", label.y = 1600)+ # Add global annova p-value
stat_compare_means(label = "p.signif", method = "t.test", ref.group = ".all.")# Pairwise comparison against all
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从图中可以看出,DEPDC1基因在Proliferation组中显著性地过表达,而在Hyperdiploid和Low bone disease显著性地低表达

我们也可以将非显著性标记ns去掉,只需要将参数hide.ns=TRUE

ggboxplot(myeloma, x="molecular_group", y="DEPDC1",
color = "molecular_group", add = "jitter", legend="none")+
rotate_x_text(angle = 45)+
geom_hline(yintercept = mean(myeloma$DEPDC1), linetype=2)+# Add horizontal line at base mean
stat_compare_means(method = "anova", label.y = 1600)+ # Add global annova p-value
stat_compare_means(label = "p.signif", method = "t.test", ref.group = ".all.", hide.ns = TRUE)# Pairwise comparison against all
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多个分组变量

按另一个变量进行分组之后进行统计检验,比如按变量dose进行分组:

compare_means(len~supp, data=ToothGrowth, group.by = "dose")
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#可视化
p <- ggboxplot(ToothGrowth, x="supp", y="len", color = "supp",
palette = "jco", add = "jitter", facet.by = "dose", short.panel.labs = FALSE)#按dose进行分面
#label只绘制
p-valuep+stat_compare_means(label = "p.format")
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#label绘制显著性水平
p+stat_compare_means(label = "p.signif", label.x = 1.5)
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#将所有箱线图绘制在一个panel中
p <- ggboxplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", color = "supp",
palette = "jco", add = "jitter")
p+stat_compare_means(aes(group=supp))
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#只显示p-value
p+stat_compare_means(aes(group=supp), label = "p.format")
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#显示显著性水平
p+stat_compare_means(aes(group=supp), label = "p.signif")
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进行paired sample检验
compare_means(len~supp, data=ToothGrowth, group.by = "dose", paired = TRUE)
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#可视化
p <- ggpaired(ToothGrowth, x="supp", y="len", color = "supp",
palette = "jco", line.color="gray", line.size=0.4, facet.by = "dose",
short.panel.labs = FALSE)#按dose分面
#只显示p-value
p+stat_compare_means(label = "p.format", paired = TRUE)
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其他图形

条形图与线图(一个分组变量)

#有误差棒的条形图,实际上我以前的文章里有纯粹用ggplot2实现
ggbarplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", add = "mean_se")+
stat_compare_means()+
stat_compare_means(ref.group = "0.5", label = "p.signif", label.y = c(22, 29))
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#有误差棒的线图
ggline(ToothGrowth, x="dose", y="len", add = "mean_se")+
stat_compare_means()+
stat_compare_means(ref.group = "0.5", label = "p.signif", label.y = c(22, 29))
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条形图与线图(两个分组变量)

ggbarplot(ToothGrowth, x="dose", y="len", add = "mean_se", color = "supp",
palette = "jco", position = position_dodge(0.8))+
stat_compare_means(aes(group=supp), label = "p.signif", label.y = 29)
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ggline(ToothGrowth, x="dose", y="len", add = "mean_se", color = "supp",
palette = "jco")+
stat_compare_means(aes(group=supp), label = "p.signif", label.y = c(16, 25, 29))
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Sessioninfo

sessionInfo()
## R version 3.4.0 (2017-04-21)
## Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
## Running under: Windows 8.1 x64 (build 9600)
##
## Matrix products: default
##
## locale:
## [1] LC_COLLATE=Chinese (Simplified)_China.936
## [2] LC_CTYPE=Chinese (Simplified)_China.936
## [3] LC_MONETARY=Chinese (Simplified)_China.936
## [4] LC_NUMERIC=C
## [5] LC_TIME=Chinese (Simplified)_China.936
##
## attached base packages:
## [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
##
## other attached packages:
## [1] survminer_0.4.0 ggpubr_0.1.3 magrittr_1.5 ggplot2_2.2.1
##
## loaded via a namespace (and not attached):
## [1] Rcpp_0.12.11 compiler_3.4.0 plyr_1.8.4
## [4] tools_3.4.0 digest_0.6.12 evaluate_0.10
## [7] tibble_1.3.3 gtable_0.2.0 nlme_3.1-131
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