如何在ggstatsplot的Kruskal-Wallis检验图中显示显著性字母？

可行实现方法 #

1. 安装并加载依赖包 #

需要用到生成显著性字母、统计检验和绘图的相关包：

# 安装缺失的包
install.packages(c("ggstatsplot", "multcompView", "dplyr", "FSA", "tidyr"))

# 加载包
library(ggstatsplot)
library(multcompView)
library(dplyr)
library(FSA)
library(tidyr)

2. 生成显著性分组字母 #

基于Kruskal-Wallis检验的事后比较结果，生成用于标记的显著性字母：

# 执行Kruskal-Wallis检验
kruskal.test(mean_severity ~ month, data = dat)

# 进行Dunn事后检验（适配非参数检验的两两比较）
dunn_result <- dunnTest(mean_severity ~ month, data = dat, method = "bonferroni")

# 整理p值格式，适配multcompView要求
p_matrix <- dunn_result$res %>%
  select(Comparison, P.adj) %>%
  separate(Comparison, into = c("group1", "group2"), sep = " - ") %>%
  pivot_wider(names_from = group2, values_from = P.adj) %>%
  column_to_rownames("group1")

# 生成显著性字母分组
sig_letters <- multcompLetters(p_matrix, threshold = 0.05)$Letters

# 转换为数据框，方便后续绘图使用
letter_df <- data.frame(
  month = names(sig_letters),
  sig_label = as.character(sig_letters),
  stringsAsFactors = FALSE
)

3. 绘图并添加显著性字母 #

先绘制基础的ggstatsplot图形，再叠加显著性字母：

# 绘制Kruskal-Wallis图，关闭默认的p值条形
base_plot <- ggbetweenstats(
  data = dat,
  x = month,
  y = mean_severity,
  type = "nonparametric",  # 指定非参数检验类型
  pairwise.comparisons = FALSE,  # 关闭默认两两比较标记
  pairwise.display = "none",
  centrality.plotting = FALSE  # 可选：关闭中心趋势线/点
)

# 添加显著性字母到图形上方
final_plot <- base_plot +
  geom_text(
    data = letter_df,
    aes(x = month, y = max(dat$mean_severity) + 6, label = sig_label),
    size = 5,
    fontface = "bold"
  )

# 展示图形
final_plot

注意事项 #

• 调整geom_text中的y = max(dat$mean_severity) + 6参数可以改变字母的垂直位置，根据你的数据范围灵活修改
• 如果需要调整图形样式，可以修改ggbetweenstats的参数（例如plot.type = "box"切换为箱线图）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahsk