使用R语言中的`ggplot2`和`stats`包，我们可以通过`stat_compare_means`函数将分组均值比较的假设检验方法和显著性p值添加到可视化

使用R语言中的ggplot2和stats包，我们可以通过stat_compare_means函数将分组均值比较的假设检验方法和显著性p值添加到可视化图像中。stat_compare_means函数提供了多种假设检验方法，包括t检验、Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等。下面我将为你展示如何在可视化图像中添加这些信息。

首先，我们需要安装并加载ggplot2和ggpubr包，它们提供了stat_compare_means函数：

install.packages("ggplot2")
install.packages("ggpubr")

library(ggplot2)
library(ggpubr)

接下来，我们需要准备数据。假设我们有一个名为data的数据框，其中包含一个分组变量group和一个数值变量value，我们想要根据group变量进行分组均值比较：

data <- data.frame(
  group = rep(c("A", "B", "C"), each = 10),
  value = c(rnorm(10, 5, 2), rnorm(10, 7, 2), rnorm(10, 4, 2))
)

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