ggpubr パッケージは、本格的な紙図面を描画できる非常に古典的な R パッケージです。ggplot2 を強化します。R パッケージの説明では、「ggplot2」に基づいて出版図面を作成およびカスタマイズする方法も紹介されています。これは SCI 用のパッケージです。 R パッケージ。今日は、ggpubr を使用して、専門論文に必要な統計データを含む箱ひげ図を描画します。
最初に R パッケージとデータをインポートし、R ソフトウェアに付属の ToothGrowth データを使用することから始めましょう。
library(ggpubr)
data("ToothGrowth")
df <- ToothGrowth
これは、R ソフトウェアに付属しているデータで、モルモットの歯の成長に対するビタミン C の影響を記述しており、その結果は 60 匹のモルモットの象牙芽細胞 (歯の成長を担う細胞) の長さです。各動物には、オレンジジュースまたはアスコルビン酸（VCとしてコード化されるビタミンCの一種）という2つの投与方法のいずれかを介して、3つの用量レベルのビタミンC（0.5、1、および2 mg/日）のうちの1つを投与されました。
レン：歯の長さ、サップの介入方法にはビタミンCか抗血栓症（VCかOJ）の2種類があります。用量: 薬物の用量。
箱ひげ図を描くための関数は ggboxplot 関数です。まず基本的な箱ひげ図を描きましょう。x はカテゴリです。数値の場合は係数に変換する必要があります。Y は歯の長さであり、連続変数である必要があります。
p <- ggboxplot(data=ToothGrowth, x = "supp", y = "len",
color = "supp", palette = "npg", add = "jitter")
p
パレットはカラー パレットで、必要なスタイルに応じて、「npg」、「aaas」、「lancet」、「jco」、「ucscgb」、「uchicago」、「simpsons」、「rickandmorty」があります。オプションです。スタイルを変えて見てみましょう
p <- ggboxplot(data=ToothGrowth, x = "supp", y = "len",
color = "supp", palette = "ucscgb", add = "jitter")
p
add = "jitter" は点在する点を追加することを意味します。追加せずに試してみます。
p <- ggboxplot(data=ToothGrowth, x = "supp", y = "len",
color = "supp", palette = "ucscgb")
p
ggpubr パッケージの利点は、関連するデータの統計値を計算し、美しく表示できることです。以下にそれを示し、それに P 値を追加してみましょう。
p + stat_compare_means()
T 検定に切り替えたい場合、デフォルトはウィルコクソン順位和検定です。
p + stat_compare_means(method = "t.test")
2 つのデータの一対比較を実行したい場合
ggpaired(ToothGrowth, x = "supp", y = "len",
color = "supp", line.color = "gray", line.size = 0.4,
palette = "ucscgb")+
stat_compare_means(paired = TRUE)
異なる測定値を比較するなど、さらに多くのグループ比較を行いたい場合は、まず比較するグループを設定する必要がありますが、ここでは比較対象として 0.5、1、2 の 3 つのグループを設定します。
my_comparisons <- list( c("0.5", "1"), c("1", "2"), c("0.5", "2") )
描画
ggboxplot(ToothGrowth, x = "dose", y = "len",
color = "dose", palette = "npg")+
stat_compare_means(comparisons = my_comparisons, label.y = c(29, 35, 40))+
stat_compare_means(label.y = 45)
0.5 グループを参照グループとして設定し、他のグループをそれと比較する場合、ここでは分散分析法が使用されます。
# Multiple pairwise test against a reference group
ggboxplot(ToothGrowth, x = "dose", y = "len",
color = "dose", palette = "npg")+
stat_compare_means(method = "anova", label.y = 40)+ # Add global p-value
stat_compare_means(aes(label = after_stat(p.signif)),
method = "t.test", ref.group = "0.5")
サブグループ データ内の関連するカテゴリを比較することもでき、非常に実用的です。ここで選択されるのは、グループに分けられた薬剤の投与量です。
p <- ggboxplot(ToothGrowth, x = "supp", y = "len",
color = "supp", palette = "npg",
add = "jitter",
facet.by = "dose", short.panel.labs = FALSE)
p
各グループの P 値を見つけることもできます
p + stat_compare_means(
aes(label = paste0("p = ", after_stat(p.format)))
)
異なる用量で示されます。薬が異なれば、マウスの歯に与える影響も異なります。
最後にまとめると、これは多くの描画機能を備えた非常に便利な R パッケージです。