散点图可以直观反映数据的分布，箱线图可以展示均值等关键统计量，二者结合能够清晰呈现数据蕴含的信息。
本篇笔记主要内容：介绍R语言中绘制箱线图和散点图的方法，以及二者结合展示教程，添加差异比较显著性分析，绘制如上结果图。
加载R包与数据
library(ggpubr)
library(patchwork)
library(ggsci)
library(tidyverse)
# 使用R语言自带的iris数据集，并随机分成两组
data <- iris
data$Group <- NA
data$Group[sample(1:nrow(data),size = (nrow(data)/2))] <- "A"
data$Group[is.na(data$Group)] <- "B"
在实际数据可视化过程中，输入数据格式也和上面类似，至少有两列，其中一列是分类，另一列是数值。
绘制箱线图
ggplot(data,aes(x = Species,y = Sepal.Width)) +
geom_boxplot(aes(fill = Species),alpha = 0.7)
这里将Species设置为x轴，Sepal.Width设置为y轴，箱子内部填充颜色与Species映射。
这段代码的作用是创建一个箱形图，显示不同物种（Species）的萼片宽度（Sepal.Width）分布，且不同物种的箱形用不同颜色表示，并且这些颜色半透明。
这种类型的图表通常用于展示和比较不同类别或组的数据分布情况，特别是中位数、四分位数等统计信息。
绘制散点图
ggplot(data,aes(x = Species,y = Sepal.Width)) +
geom_jitter(aes(color = Species))
利用ggplot2包创建散点图，并通过geom_jitter功能添加一些随机噪声来分散点，以便更清晰地展示数据。
绘制箱线图+散点图
p <- ggplot(data,aes(x = Species,y = Sepal.Width)) +
geom_boxplot(aes(fill = Species),alpha = 0.7)+
geom_jitter(aes(color = Species))+
scale_fill_manual(values = c("#f79f1f","#a3cb38","#1289a7"))+
scale_color_manual(values = c("#f79f1f","#a3cb38","#1289a7"))+
theme_bw()+
theme(panel.grid = element_blank())
p
单因素多水平比较
对于两组以上的独立样品，如果数据同时满足正态性和方差齐性，可以采用方差分析（ANOVA）或者Kruskal检验，如果不满足可采用Kruskal检验。
p <- p + stat_compare_means(
method = "kruskal.test",
label = "p.format",
label.x = 2,
label.y = 4,
show.legend = F
)
p
可以看到上图中自动标注的显著性P值，通过修改label参数可以转换展示方式，默认显示检验方法和p值。
p.format只显示p值不显示检验方法，p.signif显示显著性水平符号，ns: p > 0.05、*: p <= 0.05、**: p <= 0.01、***: p <= 0.001、****: p <= 0.0001。
- method：选择统计学检验的方法
单因素两两比较
如果想看两两之间的差异显著性，例如“setosa”和“versicolor”，可以通过wilcox.test方法进行检验。
# 首先设置比较的列表
compare_list <- list(
c("setosa","versicolor"),
c("versicolor","virginica")
p <- ggplot(data,aes(x = Species,y = Sepal.Width)) +
geom_boxplot(aes(fill = Species),alpha = 0.7)+
geom_jitter(aes(color = Species))+
scale_fill_manual(values = c("#f79f1f","#a3cb38","#1289a7"))+
scale_color_manual(values = c("#f79f1f","#a3cb38","#1289a7"))+
theme_bw()+
theme(panel.grid = element_blank())+
stat_compare_means(
comparisons = compare_list,
method = "wilcox.test",
label = "p.signif")
)
代码中stat_compare_means函数提供统计学检验，调节参数可以转换方法和展示方式。
双因素组内比较
如果引入分组信息作为另外一个因素，那么可以对每个水平内两组进行比较。
p <- ggplot(data,aes(x = Species,y = Sepal.Length,color = Group))+
geom_boxplot(aes(fill=Group),alpha=0.5)
p
箱线 + 散点
p <- ggplot(data,aes(x = Species,y = Sepal.Length,color = Group))+
geom_boxplot(aes(fill=Group),alpha=0.5)+
geom_jitter(position = position_jitterdodge(jitter.width = 0.5,
jitter.height = 0.5,
dodge.width = 0.2))+
scale_fill_manual(values = c("#f79f1f","#a3cb38","#1289a7"))+
scale_color_manual(values = c("#f79f1f","#a3cb38","#1289a7"))+
theme_bw()
p
position_jitterdodge函数可以调整散点图的抖动范围，scale_fill_manual用于调整填充颜色，theme_bw用于设置主题，这段代码仅作图。
统计学检验
p <- p + stat_compare_means(
aes(group = Group),
label = "p.format",
show.legend = F,
label.y = 8.5
)
p
这张图x轴是不同分类，每个分类下有A和B两组，y轴表示具体的值，每个分类上有P值标注。
在实际的分析可视化过程中，还要考虑实验设计、数据分布状态等因素，合理选择检验方法，并根据目的和需求修改相应参数。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-841706.html
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到了这里，关于R语言中使用ggplot2绘制散点图箱线图，附加显著性检验的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
