R：ggplot2 - 每个方面的Kruskal-Wallis测试

Question

我有多个方面的箱形图，我想在每个方面进行Kruskal-Wallis测试，并将结果放在每个方面的左上角。

为了举例说明，我正在使用虹膜数据集，我在其中添加了一个名为＆＃34;治疗＆＃34;的附加变量。

MWE：

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])
mydf$treatment <- as.factor(mydf$treatment)
mydf$variable <- factor(mydf$variable, levels=sort(levels(mydf$variable)))

ggplot(mydf,aes(x=variable, y=value)) +
    geom_boxplot(aes(fill=Species)) +
    facet_grid(treatment~Species, scales="free", space="free_x") +
    geom_text(label=paste("Kruskal-Wallis, p=", with(mydf, kruskal.test(value ~ variable)$p.value)))

以上是我最好的尝试，它会产生以下结果。

这显然是错误的。

我希望Kruskal-Wallis测试的结果（Petal.Length，Petal.Width，Sepal.Length，Sepal.Width）出现在每个方面的左上角。

每个数据子集应该进行6次测试（根据治疗和种类），所以我猜p.value应该调整（最好是Benjamini-Hochberg）。

如果可能的话，如果每个得到的p.value可以舍入到2个小数位，那就太棒了。如果可能的话，我宁愿避免使用ggpubr，因为我遇到问题，并坚持使用geom_text（）。谢谢！

Answer 1

解决方案是here。

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])
mydf$treatment <- as.factor(mydf$treatment)
mydf$variable <- factor(mydf$variable, levels=sort(levels(mydf$variable)))

library(dplyr)
pv <- mydf %>% group_by(treatment, Species) %>%
    summarize(p.value = kruskal.test(value ~ variable)$p.value)

ggplot(mydf,aes(x=variable, y=value)) +
    geom_boxplot(aes(fill=Species)) +
    facet_grid(treatment~Species, scales="free", space="free_x") +
    geom_text(data=pv, aes(x=2, y=7, label=paste0("Kruskal-Wallis\n p=",p.value)))