R ggplot2：具有显着性水平的箱图（超过2组：kruskal.test和wilcox.test成对）和多个方面

Question

继续this question，我试图制作箱形图和成对比较以再次显示重要性水平（仅针对重要对），但这次我有两组以上的比较和更复杂的方面

我将在此处使用虹膜数据集进行说明。检查下面的MWE，我在那里添加额外的＆＃34;治疗＆＃34;变量

library(reshape2)
library(ggplot2)
data(iris)
iris$treatment <- rep(c("A","B"), length(iris$Species)/2)
mydf <- melt(iris, measure.vars=names(iris)[1:4])
ggplot(mydf, aes(x=variable, y=value, fill=Species)) + geom_boxplot() +
stat_summary(fun.y=mean, geom="point", shape=5, size=4) +
facet_grid(treatment~Species, scales="free", space="free_x") +
theme(axis.text.x = element_text(angle=45, hjust=1)) 

这会产生以下情节：

这个想法是在＆＃34;变量＆＃34;上执行Kruskal-Wallis测试。组（Sepal.Length，Sepal.Width，Petal.Length，Petal.Width）和它们之间的成对Wilcoxon测试，PER FACET由＆＃34; Species＆＃34;和＆＃34;治疗＆＃34;。

这很可能涉及更新注释，就像我之前的问题一样。

换句话说，我想和我发布的this other question做同样的事情，但我要做到这一点。

我感到非常困惑和困惑，虽然解决方案应该非常相似......任何帮助都将受到赞赏！谢谢！

Answer 1

你可以尝试

library(ggsignif)
ggplot(mydf,aes(x=variable, y=value)) + 
  geom_boxplot(aes(fill=Species)) + # define the fill argument here
  facet_grid(treatment~Species) +
  ylim(0,15)+
  theme(axis.text.x = element_text(angle=45, hjust=1)) +
  geom_signif(test="wilcox.test", comparisons = combn(levels(mydf$variable),2, simplify = F)[-4],
              step_increase = 0.2)

可以通过添加

来包含Kruskal.wallis

library(ggpubr)
stat_compare_means(test="kruskal.test")