同样P=0.01，为什么你的被拒稿，他的却上了顶刊？

pythonic生物人2025年06月28日约 3 分钟

本期主角-P value。

p value是统计学中用于检验假设显著性的一个指标，常被用于判断结果是否具有统计意义。它在包括生物学、医学、社会科学等许多领域的数据分析中具有重要作用。

P value常用数值、“*”和“ns”等符号表示大小，下面使用R实现添加统计P value。

数值P value

使用ggplot2、ggbeeswarm、ggtext和ggsignif添加统计p value，

## 15.1_01
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# @Desc    :  ## 15.1 数值P value

ggplot(iris_data, aes(species, sepal_width, fill = species)) +
  geom_boxplot(fill = "transparent", size = 0.2, width = 0.3) + # 绘制箱图
  geom_quasirandom(shape = 21, color = "black", alpha = 0.8, size = 4) + # 使用ggbeeswarm中的geom_quasirandom方法绘制抖动图
  scale_fill_manual(values = custom_colors1) + # 定义填充颜色，scale_fill_manual介绍见上文“10.2.4 离散型颜色标度（discrete colour scales） （1）scale_fill_manual()方法”
  geom_signif( # 使用ggsignif中的geom_signif方法添加p值
    comparisons = list( # 添加比较组
      c("setosa", "virginica"),
      c("setosa", "versicolor"),
      c("virginica", "versicolor")
    ),
    test = "t.test", # 使用t.test检验
    step_increase = 0.1, textsize = 4,
    size = 0.2, # 设置连接线粗细
    map_signif_level = function(p) sprintf("%.2g", p), # 设置p值显示样式：数值P value
  )

一般p value小于0.05被认为差异显著。

“*” P value

## 15.2_01
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ggplot(iris_data, aes(species, sepal_width, fill = species)) +
  geom_boxplot(fill = "transparent", size = 0.2, width = 0.3) + # 绘制箱图
  geom_quasirandom(shape = 21, color = "black", alpha = 0.8, size = 4) + # 绘制抖动图
  scale_fill_manual(values = custom_colors1) + # 定义填充颜色，scale_fill_manual介绍见上文“10.2.4 离散型颜色标度（discrete colour scales） （1）scale_fill_manual()方法”
  geom_signif( # 使用ggsignif中的geom_signif方法添加p值
    comparisons = list( # 添加比较组
      c("setosa", "virginica"),
      c("setosa", "versicolor"),
      c("virginica", "versicolor")
    ),
    test = "t.test", # 使用t.test检验
    step_increase = 0.1, textsize = 4,
    size = 0.2, # 设置连接线粗细
    map_signif_level = T, # 设置p值显示样式：数值P value
  )

“*”与数值对应关系：

*: 1.00e-02 < p <= 5.00e-02
**: 1.00e-03 < p <= 1.00e-02
***: 1.00e-04 < p <= 1.00e-03
****: p <= 1.00e-04

“ns” 和“*” P value

## 15.3_01
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# @Desc    :  ## 15.3 “ns” P value

ggplot(iris_data, aes(species, sepal_width, fill = species)) +
  geom_boxplot(fill = "transparent", size = 0.2, width = 0.3) + # 绘制箱图
  geom_quasirandom(shape = 21, color = "black", alpha = 0.8, size = 4) + # 绘制抖动图
  scale_fill_manual(values = custom_colors1) + # 定义填充颜色，scale_fill_manual介绍见上文“10.2.4 离散型颜色标度（discrete colour scales） （1）scale_fill_manual()方法”
  geom_signif( # 使用ggsignif中的geom_signif方法添加p值
    comparisons = list( # 添加比较组
      c("setosa", "virginica"),
      c("setosa", "versicolor"),
      c("virginica", "versicolor")
    ),
    test = "t.test", # 使用t.test检验
    step_increase = 0.1, textsize = 4,
    annotations = c("***", "***", "NS"), #设置
    size = 0.2# 设置连接线粗细
  )