如何在不丢失统计检验信息的情况下更改x轴上组的顺序？

Question

我想制作一个带有软件包ggpubr的图形，该图形显示了组均值和总体均值之间的显着差异。我设法做到了，但是当我想根据（Riv）在x轴上重新排列组（Reg）时，表示明显差异的起点消失了。

此代码有效：

pboxHg_stat = ggboxplot(dtnew, x="Riv", y= "Hg_RecoveryCorrected", fill = "Reg")+
  rotate_x_text(angle = 90)+
  geom_hline(yintercept = mean(dtnew$Hg_RecoveryCorrected, na.rm = TRUE), linetype=2)+
  stat_compare_means(method = "anova", label.y = 1000, na.rm = TRUE)+
  stat_compare_means(label="p.signif", method = "t.test", ref.group = ".all.", hide.ns = TRUE)

但是，当我添加代码行以重新排列x轴上的组时，“ *”消失了。

pboxHg_stat = ggboxplot(dtnew, x="Riv", y= "Hg_RecoveryCorrected", fill = "Reg")+
  rotate_x_text(angle = 90)+
  geom_hline(yintercept = mean(dtnew$Hg_RecoveryCorrected, na.rm = TRUE), linetype=2)+
  stat_compare_means(method = "anova", label.y = 1000, na.rm = TRUE)+
  stat_compare_means(label="p.signif", method = "t.test", ref.group = ".all.", hide.ns = TRUE)+
  scale_x_discrete(limits = RivHg)

  

dput（dtnew1）   structure（list（Reg = structure（c（2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，   2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，   2L，2L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，   1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，   1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，   1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，   1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，   1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，   1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，   1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，   1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，   1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，   1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，   1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，   2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，   2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，   2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，   2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，   2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，   2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，   2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，   2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，   2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，   3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，   3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，   3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，   3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，   3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，   3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，   3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，   3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，   3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，   3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，   3L，3L，3L，3L，3L，3L），.Label = c（“ MA”，“ SE”，“ SW”），class =“ factor”），       Riv =结构（c（17L，17L，17L，17L，17L，17L，17L，17L，       17L，17L，17L，17L，17L，17L，17L，17L，17L，17L，17L，17L，       17L，17L，17L，17L，17L，21L，21L，21L，21L，21L，21L，21L，       21L，21L，21L，21L，21L，21L，21L，21L，21L，21L，21L，21L，       21L，21L，21L，21L，21L，21L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，       6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，       6L，6L，6L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，       2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，7L，7L，       7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，       7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，       3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，       3L，3L，3L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，       4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，1L，1L，       1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，       1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，12L，12L，12L，12L，12L，       12L，12L，12L，12L，12L，12L，12L，12L，12L，12L，12L，12L，       12L，12L，12L，12L，12L，12L，12L，12L，8L，8L，8L，8L，8L，       8L，8L，8L，8L，8L，8L，8L，8L，8L，8L，8L，8L，8L，8L，8L，       8L，8L，8L，8L，8L，20L，20L，20L，20L，20L，20L，20L，20L，       20L，20L，20L，20L，20L，20L，20L，20L，20L，20L，20L，20L，       20L，20L，20L，20L，20L，14L，14L，14L，14L，14L，14L，14L，       14L，14L，14L，14L，14L，14L，14L，14L，14L，14L，14L，14L，       14L，14L，14L，14L，14L，14L，18L，18L，18L，18L，18L，18L，       18L，18L，18L，18L，18L，18L，18L，18L，18L，18L，18L，18L，       18L，18L，18L，18L，18L，18L，18L，13L，13L，13L，13L，13L，       13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，       13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，13L，5L，5L，5L，5L，5L，       5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，       5L，5L，5L，5L，5L，19L，19L，19L，19L，19L，19L，19L，19L，       19L，19L，19L，19L，19L，19L，19L，19L，19L，19L，19L，19L，       19L，19L，19L，19L，19L，11L，11L，11L，11L，11L，11L，11L，       11L，11L，11L，11L，11L，11L，11L，11L，11L，11L，11L，11L，       11L，11L，11L，11L，11L，11L，15L，15L，15L，15L，15L，15L，       15L，15L，15L，15L，15L，15L，15L，15L，15L，15L，15L，15L，       15L，15L，15L，15L，15L，15L，15L，16L，16L，16L，16L，16L，       16L，16L，16L，16L，16L，16L，16L，16L，16L，16L，16L，16L，       16L，16L，16L，16L，16L，16L，16L，16L，9L，9L，9L，9L，9L，       9L，9L，9L，9L，9L，9L，9L，9L，9L，9L，9L，9L，9L，9L，9L，       9L，9L，9L，9L，9L，10L，10L，10L，10L，10L，10L，10L，10L，       10L，10L，10L，10L，10L，10L，10L，10L，10L，10L，10L，10L，       10L，10L，10L，10L，10L），. Label = c（“ abe”，“ bos”，“ dom”，       “ erk”，“ gel”，“ itt”，“ jek”，“ lak”，“ led”，“ mdb”，“ mei”，“ mlb”，       “ mne”，“ mom”，“ mot”，“ osc”，“ vel”，“ vne”，“ waa”，“ win”，“ wit”       ），类别=“因子”），Hg = c（326.6，278.6，239.9，344.7，       256.2、364.2、360.5、244.3、193.7、195.9、160.9、254.1、260.6，       125、195.7、87.2、170.4、105、127.5、115.9、115.6、200.7，       78.4、193.6、66.9、102.9、153.6、188.6、251.5、213、147.5，       187.8、59.6、201.4、99.1、259.1、125.6、129.4、224.9、334.3，       257、227.6、210.2、0.4、2.6、138.3、163.6、206.8、89.5、132.1，       23.9、95.1、91.9、105.7、140.4、71.7、87.9、88.5、16.3、35.6，       28、154.3、133.5、86.7、147.2、118.9、84.2、127.1、17.2，       164.8、20.7、10.2、24.8，不适用，不适用，133、132.8、73.2、54.7，       82.3、57.2、6.1、116.8，NA，181、61.9、79.2、147.6、4.1，       220.9、74.7、233.2、92.8、24.5、23.4、6.2、71.5、82.2、71.7，       109.7、55.9、309.9、35.7、29.9、54.4、71.5、64.4、55.1、20.6，       48.3、79、5.1、38.6、355.9、11.5、52.7、96、32.4、79、75.3，       24.8、79.9、95.1、297.2、176.3、167.1、242.4、117.9、127.2，       166.6、154.9、209.6、21.4、180.8、65、18.3、216、124、225.8，       202.8、69.4、143.6、51.3、34.3、211、183.4、109.7、94.3，       234.5、61.5、50.4、50.6、17.5、63.5、109.9、182.2、173.7，       95.4，不适用，81.4、92.5、129.2、57.6、136.1、2.6、79.7、20.4，       77.4、102.9、87.9、138.7、6.2、6.6，NA，50.2、45.9、3.2，       8.1、17.9、3.2、38.2、31、21.6、37.4、28、24.7、3.1、10.2，       36.1、38.9、19.3、16.1、24.5、4.3、40.5、36.1、8.2、33.3，       4，17.3，331.6，396.4，321.6，396.6，332，287.8，235.1，315.2，       432.3、352.1、291、267.1、213.2、364.8、376.3、403.4、404.1，       278.8、212.2、336.9、252.9、524.6、283.5、217.1，NA，90.2，       41.4、38.9、31.2、10.6、5.9、56、27.3、34.2、50、4.6、38.9，       49.4、44.1、83.3、96.7、61、98、118.3、51、68、69.2、70.3，       76.5、63.3、116.4、129.2、101.3、84.2、83.8、112.7、106.7，       153.3、162.2、100.9、126.2、142.4、160、84.5、107.5、114.5，       142.5、118.4、151.2、139.4、120.2、134.7、144.3、189.2，不适用，       435、482.2、34.2、6.7，NA，174.7、46.5、48.5、107.4、12.1，       9.8、123.5、38.1、68.9、9.4、228.3、51.2、200.5、91.4、170.8，       35.1、28.2、45.2、7.6、2.9、220.4、146.6、159.6、70.2、88.9，       182.6、47.1、122.2、112.7、161、65.8、199.7、169.4、197.8，       128.1、128.7、214.8、143.4、204、141.5、356.1、203.9、51.4，       234.7、272.7、21.9、5.3、117.3、6、39.5、53.6、8.4、59.7，       15.5、77.8、114.4、74.2、71.1、59.1、58.1、102.1、94.4、155.3，       146.4、154.3、179.7、113.8、116.4、142.6、139.4、152.4、144.5，       214.2、148.9、178.5、176.5、167.7、168、192.4、155.7、179.3，       202.5、178.2、184.1、229.3、243.6、184.8、145.9、190.8、180.7，       428.1、230.8、160.9、176.9、170.3、161、185.6、153、112.2，       127.9、104.7、92.1、77.7、149.8、199、111.5、131.8、150.7，       80.9、105.6、84.7、109.5、107.7、102.1、146.6、95、106.3，       127.4、252.8、117.9、87.3、112.9、72.2、90.3、99.8、105.6，       99.7、92.8、113.9、88.7、211.7、345.2、94.9、76.1、32.4，       211、107.8、94.4、152.3、89.6、95.5、121.9、51.9、71.3、81.2，       184.1、234.9、167.6、218.2、190.5、261.3、189.5、316.8、257.2，       398.7、229、228.7、336.2、156.8、128.4、126、152.9、324.4，       215.7、211.5、152.5、260.9、254.8、137.2、273.3、183.4、326.5，       170.5、148.2、124、135.9、139.7、227.2、291、143.3、199.7，       177.9、174.1、138.7、199.3、146.1、160.1、184.6、155.7、140，       156、123.8、127.4、226.1、148、343.3、342.1、151.1、354.8，       551.4、251.7、316.7、445.4、258.6、166.9、318.4、250.1、327.9，       327.3、420.6、45.2、877、236、250.8、57.9、302.7、697、276，       296.4、182.4、58.8、41.7、25.2、75.3、64.4、52.2、62.7、35.5，       51.5、50.3、45.1、35.3、31.1、73.8、90.9、41.9、52、34.1，       107.7，31.6，33.1，19.9，58，44.1，31）），.Names = c（“ Reg”，   “ Riv”，“ Hg”），row.names = c（NA，-525L），class =“ data.frame”）