如何在p上的刻面条形图上注释p值？

Question

我想知道是否可以在图表顶部和2个条形图之间注释p值。在我的例子中，使用ggplot2，我有一个带有2个条件（Passage和Isolated）的分面图，在每个条件下，有3个级别/ 3个条形图（GA，CH，KO）。如果可能的话，我有一些成对比较的p值（GA vs CH，CH vs KO，GA vs KO），我想在图表上显示。

我的ggplot脚本如下：

#plot
dev.new()
accentrating_comb <- ggplot(ch_ko_am_comb, aes(x=speaker_type, y=Mean, fill=speaker_type)) + 
    geom_bar(position=position_dodge(width=1), stat="identity", colour="black", size=.5) + 
    geom_errorbar(aes(ymin=cllo, ymax=clup), colour="black", size=.3, width=.2, position=position_dodge(width=1)) +
    geom_text(aes(label=lable), colour="black", vjust=-0.5, size=10, hjust=-2) +
    coord_cartesian(ylim=c(0,10)) +
    ylab("Mean Accent Rating") +
    scale_fill_brewer(type = "div", palette = "Greys") +
    guides(fill=guide_legend("Accent")) +
    theme_bw() +
    theme(plot.title = element_text(size = 22), axis.title.x = element_blank(), axis.title.y = element_text(size = 14), axis.line = element_line(colour = "black"), panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank(), strip.text.x = element_text(size = 14), axis.text.x = element_text(size=14), legend.title=element_text(size=14), legend.text=element_text(size=14), panel.margin.x=unit(20,"pt")) +
    facet_wrap( ~ condition )  #this creates multiple panels 
print(accentrating_comb)
#dev.off()

Answer 1

为了生成类似于你的图（两个方面，每个方面有3个变量），我使用iris和ToothGrowth数据集创建了一个虚拟数据集。

此解决方案使用ggsignif包来使用p值注释绘图方面，并显示如何在注释中添加前缀p=。

library(ggplot2)
library(ggsignif)

data("ToothGrowth")
data('iris')

iris2<-iris[c(1:10,50:60,100:110,61:70,11:20,111:118),]

big_data<-cbind(iris2,ToothGrowth) #dummy data


plot<-ggplot(big_data, aes(Species, len)) +
  geom_boxplot() +
  geom_signif(comparisons =list(c("setosa", "virginica"),c('setosa','versicolor'),c('virginica','versicolor')),
              step_increase = 0.1)+
  facet_wrap(~supp) #create initial plot

pg<-ggplot_build(plot) #disassemble plot and obtain information

pv<-pg$data[[2]]$annotation #seek out p values

new<-as.factor(paste('p=',pv)) #add the desired prefix

pg$data[[2]]$annotation<-new #swap out the original annotation

q<-ggplot_gtable(pg) #reassemble the plot

plot(q) #generate new plot