ggplot2:将p值添加到绘图中

Question

我有个阴谋

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使用下面的代码

library(dplyr) 
library(ggplot2)
library(ggpmisc)

df <- diamonds %>%
  dplyr::filter(cut%in%c("Fair","Ideal")) %>%
  dplyr::filter(clarity%in%c("I1" ,  "SI2" , "SI1" , "VS2" , "VS1",  "VVS2")) %>%
  dplyr::mutate(new_price = ifelse(cut == "Fair", 
                                   price* 0.5, 
                                   price * 1.1))

formula <- y ~ x    
ggplot(df, aes(x= new_price, y= carat, color = cut)) +
  geom_point(alpha = 0.3) +
  facet_wrap(~clarity, scales = "free_y") +
  geom_smooth(method = "lm", formula = formula, se = F) +
  stat_poly_eq(aes(label = paste(..rr.label..)), 
               label.x.npc = "right", label.y.npc = 0.15,
               formula = formula, parse = TRUE, size = 3)

除了R2之外，我还想将p值添加到这些方面。我可以通过首先运行回归，然后获取p-值并使用geom_text()添加这些p-值similar to the answer of this question.来手动完成这一操作。

有什么更快或更自动化的方法吗？例如，类似于添加R2值的方式。

更新

我说的p值是斜率p值。当p < 0.005时，这一趋势被认为具有高度的统计学意义。

Answer 1

使用stat_fit_glance，它是R中ggpmisc包的一部分，这个包是ggplot2的扩展，所以它与它很好地配合。

ggplot(df, aes(x= new_price, y= carat, color = cut)) +
       geom_point(alpha = 0.3) +
       facet_wrap(~clarity, scales = "free_y") +
       geom_smooth(method = "lm", formula = formula, se = F) +
       stat_poly_eq(aes(label = paste(..rr.label..)), 
       label.x.npc = "right", label.y.npc = 0.15,
       formula = formula, parse = TRUE, size = 3)+
       stat_fit_glance(method = 'lm',
                       method.args = list(formula = formula),
                       geom = 'text',
                       aes(label = paste("P-value = ", signif(..p.value.., digits = 4), sep = "")),
       label.x.npc = 'right', label.y.npc = 0.35, size = 3)

stat_fit_glance基本上是通过R中的lm()获取任何东西，并允许它使用ggplot2进行处理和打印。用户指南提供了一些函数的概要，如stat_fit_glance：https://cran.r-project.org/web/packages/ggpmisc/vignettes/user-guide.html。另外，我认为这给出了模型p值，而不是斜率p值(一般情况下)，这对于多元线性回归是不同的。但是，对于简单的线性回归，它们应该是相同的。

情节如下：

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