ggplot2 / ggpubr可视化分组数据子集的全局kruskal-wallis的显着性水平

Question

我希望使用条形图可视化我的数据，并显示kruskal-wallis测试的p值。

我想要比较所显示数据的子集的问题，即我想比较其中vs = 0的汽车比例，具体取决于汽车的齿轮数量具有。

这是我第一次使用ggpubr（），我无法弄清楚如何为此目的使用stat_compare_means（）（如果它实际上可能吗？）。

感谢您的帮助！

#Load packages
library(dplyr)
library(ggpubr)

#Prep data
mtcars2 <- mtcars  %>% select(gear,vs)   %>% 
  group_by(gear,vs) %>%
  summarise (n = n()) %>%
  mutate(proportion = round((n / sum(n)*100),1))

mtcars2$gear <- as.factor(mtcars2$gear)
mtcars2$vs<- as.factor(mtcars2$vs)

#Make plot
ggbarplot(mtcars2, "gear", "proportion",
          fill = "vs", color = "vs", palette = "Paired",
          label = FALSE,
          position = position_dodge(0.9))  + stat_compare_means()