R: ggplot2 - Kruskal-Wallis每个小面测试

Question

我有多个方面的方块图，我想在每个方面执行一个Kruskal测试，并将结果放在每个方面的左上角。

为了举例说明这一点，我使用了虹膜数据集，在该数据集中添加了一个名为“处理”的附加变量。

MWE：

library(reshape2)
library(ggplot2)
data(iris)
iris$treatment <- rep(c("A","B"), length(iris$Species)/2)
mydf <- melt(iris, measure.vars=names(iris)[1:4])
mydf$treatment <- as.factor(mydf$treatment)
mydf$variable <- factor(mydf$variable, levels=sort(levels(mydf$variable)))

ggplot(mydf,aes(x=variable, y=value)) +
    geom_boxplot(aes(fill=Species)) +
    facet_grid(treatment~Species, scales="free", space="free_x") +
    geom_text(label=paste("Kruskal-Wallis, p=", with(mydf, kruskal.test(value ~ variable)$p.value)))

以上是我最好的尝试，它产生了以下结果。

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这显然是错误的。

我希望Kruskal测试的结果(Petal.Length，Petal.Width，Sepal.Length，Sepal.Width)出现在每个方面的左上角。

每个数据子集(根据治疗和物种)进行6次测试，因此我认为p.value应该进行调整(最好由Benjamini进行)。

如果可能的话，如果每个产生的p.value都可以舍入到小数点后的2位，那就太好了。如果可能的话，我宁愿避免使用ggpubr，因为我对它有问题，并且坚持使用geom_text()。谢谢!

Answer 1

给出了here的解。

library(reshape2)
library(ggplot2)
data(iris)
iris$treatment <- rep(c("A","B"), length(iris$Species)/2)
mydf <- melt(iris, measure.vars=names(iris)[1:4])
mydf$treatment <- as.factor(mydf$treatment)
mydf$variable <- factor(mydf$variable, levels=sort(levels(mydf$variable)))

library(dplyr)
pv <- mydf %>% group_by(treatment, Species) %>%
    summarize(p.value = kruskal.test(value ~ variable)$p.value)

ggplot(mydf,aes(x=variable, y=value)) +
    geom_boxplot(aes(fill=Species)) +
    facet_grid(treatment~Species, scales="free", space="free_x") +
    geom_text(data=pv, aes(x=2, y=7, label=paste0("Kruskal-Wallis\n p=",p.value)))

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