Come disegnare il boxplot con un livello significativo?

Qualche tempo fa ho fatto una domanda sul disegno di boxplot Link1 .

Ho alcuni dati con 3 diversi gruppi (o etichette) Si prega di scaricare qui . Posso usare i seguenti codici R per ottenere il boxplot

library(reshape2) library(ggplot2) morphData <- read.table(".\\TestData3.csv", sep=",", header=TRUE); morphData.reshaped <- melt(morphData, id.var = "Label") ggplot(data = morphData.reshaped, aes(x=variable, y=value)) + + geom_boxplot(aes(fill=Label)) 

Qui mi chiedo come mettere il livello significativo sopra il boxplot. Per farmi capire ho messo uno screenshot tagliato da un foglio qui:

boxplot

Non capisco cosa intendi per boxplot con un livello significativo ma qui un suggerimento su come puoi generare quelle barre: risolverei questo costruendo piccoli dataframes con le coordinate delle barre. Ecco un esempio:

 pp <- ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), mpg)) + geom_boxplot() df1 <- data.frame(a = c(1, 1:3,3), b = c(39, 40, 40, 40, 39)) df2 <- data.frame(a = c(1, 1,2, 2), b = c(35, 36, 36, 35)) df3 <- data.frame(a = c(2, 2, 3, 3), b = c(24, 25, 25, 24)) pp + geom_line(data = df1, aes(x = a, y = b)) + annotate("text", x = 2, y = 42, label = "*", size = 8) + geom_line(data = df2, aes(x = a, y = b)) + annotate("text", x = 1.5, y = 38, label = "**", size = 8) + geom_line(data = df3, aes(x = a, y = b)) + annotate("text", x = 2.5, y = 27, label = "ns", size = 8) 

inserisci la descrizione dell'immagine qui

So che questa è una vecchia domanda e la risposta di DatamineR fornisce già una soluzione al problema. Ma di recente ho creato un’estensione ggplot che semplifica l’intero processo di aggiunta di barre significative: ggsignif

Invece di aggiungere geom_line la geom_line e aggiungere annotate alla trama, devi semplicemente aggiungere un singolo layer geom_signif :

 library(ggplot2) library(ggsignif) ggplot(iris, aes(x=Species, y=Sepal.Length)) + geom_boxplot() + geom_signif(comparisons = list(c("versicolor", "virginica")), map_signif_level=TRUE) 

Boxplot con barra di significato

La documentazione completa del pacchetto è disponibile su CRAN .