https://blog.csdn.net/woodcorpse/article/details/79334448 ...
基于ggpubr包为ggplot添加p值和显著性标记 这篇文章我们将讲述 如何简单比较两组或多组的平均值 如何自动化为ggplot添加p值和显著性标记,包括箱线图 点图 条形图 线图等等 准备 安装和导入所需要的R包 需要R包ggpubr,版本 gt . . ,该包提供了基于ggplot 包的论文发表级绘图。 从CRAN安装: install.packages ggpubr 或者从GitHub上下 ...
2021-09-21 14:54 0 261 推荐指数:
https://blog.csdn.net/woodcorpse/article/details/79334448 ...
参考:Add P-values and Significance Levels to ggplots ggpubr的包比较局限,能用的test也比较局限,但是做起来快速简单。 当情况特殊时ggpubr就不能用了,可以自己做了显著性test之后再显示在图上。 # show ...
的错误风险,P值越小,结论错误的风险越小,即结论越可靠。P值越大,错误的风险越大,即结论的可靠性差。实 ...
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 ...
统计学意义(p值) 结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法。专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联 ...
郑冰刚提到P值,说P值的定义(着重号是笔者加的,英文是从WikiPedia摘来的): P值就是当原假设为真时,比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。 The P-value is the probability of obtaining a result ...
显著性检验(significance test)就是事先对总体(随机变量)的参数或总体分布形式做出一个假设,然后利用样本信息来判断这个假设(备择假设)是否合理,即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。或者说,显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异,还是由我们所做 ...