https://blog.csdn.net/woodcorpse/article/details/79334448 ...
基於ggpubr包為ggplot添加p值和顯著性標記 這篇文章我們將講述 如何簡單比較兩組或多組的平均值 如何自動化為ggplot添加p值和顯著性標記,包括箱線圖 點圖 條形圖 線圖等等 准備 安裝和導入所需要的R包 需要R包ggpubr,版本 gt . . ,該包提供了基於ggplot 包的論文發表級繪圖。 從CRAN安裝: install.packages ggpubr 或者從GitHub上下 ...
2021-09-21 14:54 0 261 推薦指數:
https://blog.csdn.net/woodcorpse/article/details/79334448 ...
參考:Add P-values and Significance Levels to ggplots ggpubr的包比較局限,能用的test也比較局限,但是做起來快速簡單。 當情況特殊時ggpubr就不能用了,可以自己做了顯著性test之后再顯示在圖上。 # show ...
的錯誤風險,P值越小,結論錯誤的風險越小,即結論越可靠。P值越大,錯誤的風險越大,即結論的可靠性差。實 ...
R語言可視化學習筆記之添加p-value和顯著性標記 http://www.jianshu.com/p/b7274afff14f?from=timeline 上篇文章中提了一下如何通過ggpubr包為ggplot圖添加p-value以及顯著性標記,本文將詳細介紹。利用數據集 ...
統計學意義(p值) 結果的統計學意義是結果真實程度(能夠代表總體)的一種估計方法。專業上,p值為結果可信程度的一個遞減指標,p值越大,我們越不能認為樣本中變量的關聯是總體中各變量關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。如p=0.05提示樣本中變量關聯 ...
鄭冰剛提到P值,說P值的定義(着重號是筆者加的,英文是從WikiPedia摘來的): P值就是當原假設為真時,比所得到的樣本觀察結果更極端的結果出現的概率。 The P-value is the probability of obtaining a result ...
顯著性檢驗(significance test)就是事先對總體(隨機變量)的參數或總體分布形式做出一個假設,然后利用樣本信息來判斷這個假設(備擇假設)是否合理,即判斷總體的真實情況與原假設是否有顯著性差異。或者說,顯著性檢驗要判斷樣本與我們對總體所做的假設之間的差異是純屬機會變異,還是由我們所做 ...