添加配对数据均值比较的假设检验方法及显著性p值到可视化图像中(R语言)

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本文介绍了如何在R语言中使用特定函数将配对数据的均值比较假设检验和显著性p值添加到可视化图像上。通过创建箱线图、散点图并结合检验结果,帮助用户直观理解不同组间的差异和显著性水平。

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添加配对数据均值比较的假设检验方法及显著性p值到可视化图像中(R语言)

在R语言中,使用stat_compare_means函数可以方便地在可视化图像中展示不同组之间的差异,并且还可以添加配对数据均值比较的假设检验方法和显著性p值。本文将详细介绍如何使用stat_compare_means函数以及如何将其结果添加到图像中。

首先,我们需要安装并加载ggpubr包,它提供了stat_compare_means函数以及其他用于数据可视化的工具。你可以使用以下代码安装和加载该包:

install.packages("ggpubr")  # 安装ggpubr包
library(ggpubr)             # 加载ggpubr包

接下来,我们假设你已经有了需要比较的配对数据,可以是两组相关样本的观测值。示例数据可以如下所示:

# 创建示例数据
group1 <- c(10, 15, 12, 14, 16)
group2 <- c(8, 10, 11, 9, 13)
data <- data.frame(group1, group2)

现在,我们可以使用ggplot2geom_b

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