问题描述
我正在尝试创建一个函数,对我作为参数提供的任何变量进行t检验。
出于演示目的,我刚刚在牙齿生长数据框中添加了另一列,因为我的原始数据框太大。
library(tidyverse)
library(rstatix)
library(ggpubr)
df <- ToothGrowth
df$width <- runif(60,min = 5,max = 10)
我试图概括一种在Datanovia上找到的方法,该方法创建了一个类似Grouped Boxplot的分组箱形图。因此,我尝试将代码概括为一个函数:
plotStats <- function(var) {
stat.test <- df %>% group_by(supp) %>% t_test(.data[[var]] ~ dose)
stat.test
}
但是,这是我自己的,而这个演示df我得到了错误消息: 无法提取不存在的列。 x列.data [[var]]不存在。
我正在使用这种方法,因为在更深的地方,我正在探索性数据分析中提取绘图的p值。
这将是我希望工作的功能:
plotStats <- function(var) {
stat.test <- df %>% group_by(supp) %>% t_test(.data[[var]] ~ dose)
stat.test <- stat.test %>%
add_xy_position(x = "supp",dodge = 0.8)
ggplot(stats,aes(supp,.data[[var]])) +
geom_Boxplot(aes(fill = dose)) +
stat_pvalue_manual(
stat.test,label = "p.adj",tip.length = 0.01,bracket.nudge.y = -2
) +
scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0,0.1)))
}
plotStats(var = "len")
plotStats(var = "width")
我认为问题可能出在函数中公式的使用上,但似乎无法找到使之起作用的出路。
感谢您的帮助。 亲切的问候 最高
解决方法
这里有一些问题。主要的是正确地进行非标准评估。最好将未引用的列名传递给函数。您可以使用rlang::ensym
捕获它们。您可以使用它来构建公式,然后将该公式传递给t_test
(然后传递给facet_grid
)。您还可以使用双捕获(!!
)运算符将这些捕获的变量名传递给ggplot。
更普遍的观察是,最好对函数进行泛化,以使其在其他数据集上起作用,因此请删除函数中的硬编码数据帧和变量名。只需传入您使用的内容即可。
生成所需类型的绘图的通用函数将如下所示:
plotStats <- function(df,var1,var2,var3)
{
var1 <- ensym(var1)
var2 <- ensym(var2)
var3 <- ensym(var3)
f <- as.formula(paste(as.character(var2),"~",as.character(var3)))
fac <- as.formula(paste("~",as.character(var1)))
stat.test <- df %>%
group_by(!!var1) %>%
t_test(f) %>%
add_xy_position(step.increase = 0.5)
ggplot(df,aes(x = factor(!!var3),y = !!var2,fill = factor(!!var3))) +
geom_boxplot() +
scale_x_discrete(expand = c(0.5,0.5)) +
facet_grid(fac,switch = "x") +
geom_bracket(data = stat.test,inherit.aes = FALSE,aes(xmin = group1,xmax = group2,label = p)) +
labs(fill = as.character(var3),x = as.character(var1)) +
theme(panel.spacing = unit(0,"points"),strip.placement = "outside",strip.background = element_blank())
}
允许:
plotStats(df,supp,width,dose)
和
plotStats(df,len,dose)
您可以将其应用于其他数据框:
plotStats(mtcars,cyl,wt,am)
我将由您决定调整步长,填充颜色和主题以适合您的需求。
,这是使这项工作有效的方法。它使用您的var
参数构建一个公式对象。另外,优良作法是将函数所需的所有对象/变量作为参数传递(换句话说,不要让函数依赖全局环境中保存的某些东西)。
library(tidyverse)
library(rstatix)
plotStats <- function(df,var) {
formula <- as.formula(paste(var,"dose"))
stat.test <- t_test(data = df %>% group_by(supp),formula)
stat.test
}
plotStats(df,"width")
# A tibble: 6 x 11
supp .y. group1 group2 n1 n2 statistic df p p.adj p.adj.signif
* <fct> <chr> <chr> <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 OJ width 0.5 1 10 10 0.398 17.4 0.695 1 ns
2 OJ width 0.5 2 10 10 -0.114 15.0 0.911 1 ns
3 OJ width 1 2 10 10 -0.415 16.5 0.683 1 ns
4 VC width 0.5 1 10 10 -0.664 16.1 0.516 1 ns
5 VC width 0.5 2 10 10 -0.0830 16.2 0.935 1 ns
6 VC width 1 2 10 10 0.503 18.0 0.621 1 ns
plotStats(df,"len")
# A tibble: 6 x 11
supp .y. group1 group2 n1 n2 statistic df p p.adj p.adj.signif
* <fct> <chr> <chr> <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 OJ len 0.5 1 10 10 -5.05 17.7 0.0000878 0.000176 ***
2 OJ len 0.5 2 10 10 -7.82 14.7 0.00000132 0.00000396 ****
3 OJ len 1 2 10 10 -2.25 15.8 0.039 0.039 *
4 VC len 0.5 1 10 10 -7.46 17.9 0.000000681 0.00000136 ****
5 VC len 0.5 2 10 10 -10.4 14.3 0.0000000468 0.00000014 ****
6 VC len 1 2 10 10 -5.47 13.6 0.0000916 0.0000916 ****