{"id":16482,"date":"2020-05-26T11:11:20","date_gmt":"2020-05-26T10:11:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/?p=16482"},"modified":"2020-06-02T09:18:34","modified_gmt":"2020-06-02T08:18:34","slug":"comment-ajouter-des-p-values-sur-un-ggplot-groupe-avec-ggpubr","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/blog\/comment-ajouter-des-p-values-sur-un-ggplot-groupe-avec-ggpubr\/","title":{"rendered":"Comment Ajouter des P-values sur un GGPLOT Group\u00e9  avec GGPUBR"},"content":{"rendered":"<div id=\"rdoc\">\n<p>Cet article d\u00e9crit comment calculer et ajouter automatiquement des <strong>p-values sur des ggplots group\u00e9s<\/strong> en utilisant les packages R <em>ggpubr<\/em> et <em>rstatix<\/em>.<\/p>\n<p>Vous apprendrez \u00e0:<\/p>\n<ul>\n<li>Ajouter des p-values sur des graphiques (box plot, bar plot et line plot) group\u00e9s. Des exemples, contenant deux et trois groupes par position x, sont pr\u00e9sent\u00e9s.<\/li>\n<li>Indiquer les p-values combin\u00e9es avec les niveaux de significativit\u00e9 sur les graphiques group\u00e9s<\/li>\n<\/ul>\n<p>Nous suivrons les \u00e9tapes suivantes pour ajouter des niveaux de significativit\u00e9 sur un ggplot:<\/p>\n<div class=\"block\">\n<ol style=\"list-style-type: decimal;\">\n<li>Calculer facilement des tests statistiques (<code>t_test()<\/code> ou <code>wilcox_test()<\/code>) en utilisant le package <code>rstatix<\/code><\/li>\n<li>Auto-calculez les positions des \u00e9tiquettes des p-values en utilisant la fonction <code>add_xy_position()<\/code> [dans le package rstatix].<\/li>\n<li>Ajoutez les p-values au graphique en utilisant la fonction <code>stat_pvalue_manual()<\/code> [dans le package ggpubr]. Les options cl\u00e9s suivantes sont illustr\u00e9es dans certains des exemples:\n<ul>\n<li>L\u2019option <code>bracket.nudge.y<\/code> est utilis\u00e9e pour monter ou descendre les crochets.<\/li>\n<li>L\u2019option <code>step.increase<\/code> est utilis\u00e9e pour ajouter de l\u2019espace entre les crochets.<\/li>\n<li>L\u2019option <code>vjust<\/code> est utilis\u00e9e pour ajuster verticalement la position des \u00e9tiquettes des p-values<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<p>Notez que, dans certains cas, les \u00e9tiquettes de p-values sont partiellement cach\u00e9es par la bordure sup\u00e9rieure du graphique. Dans ce cas, la fonction ggplot2 <code>scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1)))<\/code> peut \u00eatre utilis\u00e9e pour <a href=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/blog\/ggplot-facet-comment-ajouter-de-lespace-entre-les-etiquettes-en-haut-du-graphique-et-la-bordure-du-plot\/\">ajouter des espaces entre les \u00e9tiquettes et la bordure sup\u00e9rieure du graphique<\/a>. L\u2019option <code>mult = c(0, 0.1)<\/code> indique que des espaces de 0% et 10% sont respectivement ajout\u00e9s en bas et en haut du graphique.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-logo-1.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<p>Sommaire:<\/p>\n<div id=\"TOC\">\n<ul>\n<li><a href=\"#pr\u00e9requis\">Pr\u00e9requis<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#fonctions-r-cl\u00e9s\">Fonctions R cl\u00e9s<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#pr\u00e9paration-des-donn\u00e9es\">Pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#deux-groupes-par-position-x\">Deux groupes par position x<\/a>\n<ul>\n<li><a href=\"#tests-statistiques\">Tests statistiques<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#box-plots-group\u00e9s\">Box plots group\u00e9s<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#graphiques-group\u00e9s\">Graphiques group\u00e9s<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#line-plots-group\u00e9s\">Line plots group\u00e9s<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#comparaisons-par-paires\">Comparaisons par paires<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><a href=\"#trois-groupes-par-position-x\">Trois groupes par position x<\/a>\n<ul>\n<li><a href=\"#graphiques-simples\">Graphiques simples<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#effectuer-toutes-les-comparaisons-par-paires\">Effectuer toutes les comparaisons par paires<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#comparaisons-par-paires-par-rapport-\u00e0-un-groupe-de-r\u00e9f\u00e9rence\">Comparaisons par paires par rapport \u00e0 un groupe de r\u00e9f\u00e9rence<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><a href=\"#conclusion\">Conclusion<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"pr\u00e9requis\" class=\"section level2\">\n<h2>Pr\u00e9requis<\/h2>\n<p>Assurez-vous d\u2019avoir install\u00e9 les paquets R suivants:<\/p>\n<ul>\n<li><code>tidyverse<\/code> pour la manipulation et la visualisation des donn\u00e9es<\/li>\n<li><code>ggpubr<\/code> pour cr\u00e9er facilement des graphiques pr\u00eats \u00e0 la publication<\/li>\n<li><code>rstatix<\/code> contient des fonctions R facilitant les analyses statistiques.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Commencez par charger les packages requis suivants:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>library(ggpubr)\r\nlibrary(rstatix)<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"fonctions-r-cl\u00e9s\" class=\"section level2\">\n<h2>Fonctions R cl\u00e9s<\/h2>\n<p><strong>Fonctions de tests statistiques pour les comparaisons par paires<\/strong> : <code>t_test()<\/code> et <code>wilcox_test()<\/code> [package rstatix]<\/p>\n<p>Une interface pipe-compatible pour comparer la moyenne de deux groupes. Si la variable de regroupement contient plus de deux niveaux, alors une comparaison par paire entre les niveaux est automatiquement calcul\u00e9e et la p-value est ajust\u00e9e en utilisant les m\u00e9thodes Holm d\u2019ajustement de la p-value (par d\u00e9faut). Vous pouvez changer cela en utilisant par exemple la m\u00e9thode <code>p.adjust.method = \"bonferroni\"<\/code>, qui est plus stringent mais fr\u00e9quemment utilis\u00e9e.<\/p>\n<p><strong>Calculez automatiquement les positions x et y de la p-value pour repr\u00e9senter graphiquement les p-values et les niveaux de significativit\u00e9<\/strong> : <code>add_xy_position()<\/code> [rstatix package]<\/p>\n<p>l\u2019un des arguments cl\u00e9s est <code>fun<\/code>, qui indique les fonctions de statistiques descriptives utilis\u00e9es pour calculer automatiquement les positions y appropri\u00e9es des \u00e9tiquettes et des crochets de p-value. La valeur par d\u00e9faut est <code>fun = \"max\"<\/code>, ce qui permet de calculer les positions des p-values pour des box plots.<\/p>\n<p>Si vous cr\u00e9ez un graphique \u00e0 barres ou un graphique lin\u00e9aire avec des barres d\u2019erreur (moyenne +\/- SD ou moyenne +\/_ se), alors vous devez sp\u00e9cifier les fonctions de statistiques descriptives correspondantes lors du calcul des positions des \u00e9tiquettes de p-valueq. Par exemple, <code>fun = \"mean_sd\"<\/code>. Les valeurs possibles sont les suivantes: <code>\"max\", \"mean\", \"mean_sd\", \"mean_se\", \"mean_ci\", \"median\", \"median_iqr\", \"median_mad\"<\/code>.<\/p>\n<p><strong>Ajouter manuellement des p-values \u00e0 un ggplot<\/strong> : <code>stat_pvalue_manual()<\/code> [dans le package ggpubr]<\/p>\n<p>Cette fonction peut \u00eatre utilis\u00e9e pour ajouter manuellement des p-values \u00e0 un ggplot, comme les box blots, les points, les stripcharts, les lignes et les barres. Les questions fr\u00e9quemment pos\u00e9es sont disponibles sur la page [Datanovia ggpubr FAQ] (<a class=\"uri\" href=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/blog\/tag\/ggpubr-fr\/\">https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/blog\/tag\/ggpubr-fr\/<\/a>).<\/p>\n<p>Les principaux arguments sont les suivants:<\/p>\n<ul>\n<li><code>data<\/code>: un tableau de donn\u00e9es contenant des r\u00e9sultats de tests statistiques. Le format par d\u00e9faut attendu doit contenir les colonnes suivantes: <code>group1 | group2 | p | y.position | etc<\/code>. <code>group1<\/code> et <code>group2<\/code> sont les groupes qui ont \u00e9t\u00e9 compar\u00e9s. <code>p<\/code> est la p-value r\u00e9sultante. <code>y.position<\/code> est la coordonn\u00e9e y des p-values dans le graphique.<\/li>\n<li><code>label<\/code>: la colonne contenant l\u2019\u00e9tiquette (par exemple : <code>label = \"p\"<\/code> ou <code>label = \"p.adj\"<\/code>), o\u00f9 p est la p-value. Peut \u00e9galement \u00eatre une expression qui peut \u00eatre format\u00e9e par le package <code>glue<\/code>. Par exemple, lorsque l\u2019on sp\u00e9cifie <code>label = \"t-test, p = {p}\"<\/code>, l\u2019expression <code>{p}<\/code> sera remplac\u00e9e par sa valeur.<\/li>\n<li><code>bracket.nudge.y<\/code>: Ajustement vertical des crochets par. Utile pour monter ou baisser le crochet. Si la valeur est positive, les crochets seront d\u00e9plac\u00e9s vers le haut ; en cas de valeur n\u00e9gative, les crochets seront d\u00e9plac\u00e9s vers le bas.<\/li>\n<li><code>remove.bracket<\/code>: valeur logique, si <code>TRUE<\/code>, les crochets sont supprim\u00e9s du graphique.<\/li>\n<li><code>step.increase<\/code>: fraction d\u2019espace suppl\u00e9mentaire \u00e0 ajouter entre les crochets pour minimiser le chevauchement.<\/li>\n<li><code>hide.ns<\/code>: valeur logique. Si <code>TRUE<\/code>, cache le symbole ns lors de l\u2019affichage des niveaux de significativit\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"pr\u00e9paration-des-donn\u00e9es\" class=\"section level2\">\n<h2>Pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/h2>\n<pre class=\"r\"><code># Transformer `dose` en variable factorielle\r\ndf &lt;- ToothGrowth\r\ndf$dose &lt;- as.factor(df$dose)\r\nhead(df, 3)<\/code><\/pre>\n<pre><code>##    len supp dose\r\n## 1  4.2   VC  0.5\r\n## 2 11.5   VC  0.5\r\n## 3  7.3   VC  0.5<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"deux-groupes-par-position-x\" class=\"section level2\">\n<h2>Deux groupes par position x<\/h2>\n<div id=\"tests-statistiques\" class=\"section level3\">\n<h3>Tests statistiques<\/h3>\n<p>Regroupez les donn\u00e9es par la variable <code>dose<\/code> et comparez ensuite les niveaux de la variable <code>suppl<\/code> (OJ contre CV):<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>stat.test &lt;- df %&gt;%\r\n  group_by(dose) %&gt;%\r\n  t_test(len ~ supp) %&gt;%\r\n  adjust_pvalue(method = \"bonferroni\") %&gt;%\r\n  add_significance(\"p.adj\")\r\nstat.test<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 3 x 11\r\n##   dose  .y.   group1 group2    n1    n2 statistic    df       p   p.adj p.adj.signif\r\n## * &lt;fct&gt; &lt;chr&gt; &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;  &lt;int&gt; &lt;int&gt;     &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt;   &lt;dbl&gt;   &lt;dbl&gt; &lt;chr&gt;       \r\n## 1 0.5   len   OJ     VC        10    10    3.17    15.0 0.00636 0.0191  *           \r\n## 2 1     len   OJ     VC        10    10    4.03    15.4 0.00104 0.00312 **          \r\n## 3 2     len   OJ     VC        10    10   -0.0461  14.0 0.964   1       ns<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"box-plots-group\u00e9s\" class=\"section level3\">\n<h3>Box plots group\u00e9s<\/h3>\n<pre class=\"r\"><code># Cr\u00e9er un box plot\r\nbxp &lt;- ggboxplot(\r\n  df, x = \"dose\", y = \"len\", \r\n  color = \"supp\", palette = c(\"#00AFBB\", \"#E7B800\")\r\n  )\r\n\r\n# Ajoutez des p-values sur les graphiques en box plot\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;%\r\n  add_xy_position(x = \"dose\", dodge = 0.8)\r\nbxp + stat_pvalue_manual(\r\n  stat.test,  label = \"p\", tip.length = 0\r\n  )\r\n\r\n# Ajoutez 10 % d'espaces entre les \u00e9tiquettes des p-values et la bordure du graphique\r\nbxp + stat_pvalue_manual(\r\n  stat.test,  label = \"p\", tip.length = 0\r\n  ) +\r\n  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1)))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-two-grouped-box-plots-1.png\" width=\"307.2\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-two-grouped-box-plots-2.png\" width=\"307.2\" \/><\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Utiliser des p-values ajust\u00e9es comme \u00e9tiquettes\r\n# Supprimer les crochets\r\nbxp + stat_pvalue_manual(\r\n  stat.test,  label = \"p.adj\", tip.length = 0,\r\n  remove.bracket = TRUE\r\n  )\r\n\r\n# Afficher les p-values ajust\u00e9es et les niveaux de significativit\u00e9\r\n# Cacher les ns (non significatif)\r\nbxp + stat_pvalue_manual(\r\n  stat.test,  label = \"{p.adj}{p.adj.signif}\", \r\n  tip.length = 0, hide.ns = TRUE\r\n  )<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-two-grouped-boxplots-show-adjusted-p-values-and-remove-brackets-1.png\" width=\"307.2\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-two-grouped-boxplots-show-adjusted-p-values-and-remove-brackets-2.png\" width=\"307.2\" \/><\/p>\n<p>Le script R suivant cr\u00e9e un graphique en box plot repr\u00e9sentant deux r\u00e9sultats de tests statistiques:<\/p>\n<ol style=\"list-style-type: decimal;\">\n<li>le <code>stat.test<\/code> ci-dessus comparant les niveaux de la variable <code>supp<\/code> (<code>OJ<\/code> vs <code>VC<\/code>)<\/li>\n<li>un test statistique suppl\u00e9mentaire (<code>stat.test2<\/code>) permettant de comparer par paires les niveaux de <code>dose<\/code>. Les p-values sont automatiquement ajust\u00e9s car la variable \u201cdose\u201d contient 3 niveaux.<\/li>\n<\/ol>\n<pre class=\"r\"><code># Test statistique suppl\u00e9mentaire\r\nstat.test2 &lt;- df %&gt;%\r\n  t_test(len ~ dose, p.adjust.method = \"bonferroni\")\r\nstat.test2<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 3 x 10\r\n##   .y.   group1 group2    n1    n2 statistic    df        p    p.adj p.adj.signif\r\n## * &lt;chr&gt; &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;  &lt;int&gt; &lt;int&gt;     &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt;    &lt;dbl&gt;    &lt;dbl&gt; &lt;chr&gt;       \r\n## 1 len   0.5    1         20    20     -6.48  38.0 1.27e- 7 3.81e- 7 ****        \r\n## 2 len   0.5    2         20    20    -11.8   36.9 4.40e-14 1.32e-13 ****        \r\n## 3 len   1      2         20    20     -4.90  37.1 1.91e- 5 5.73e- 5 ****<\/code><\/pre>\n<pre class=\"r\"><code># Ajouter les p-values de `stat.test` and `stat.test2`\r\n# 1. Ajouter stat.test\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;%\r\n  add_xy_position(x = \"dose\", dodge = 0.8)\r\nbxp.complex &lt;- bxp + stat_pvalue_manual(\r\n  stat.test,  label = \"p\", tip.length = 0\r\n  )\r\n# 2. Ajouter stat.test2\r\n# Ajoutez de l'espace entre crochets en utilisant `step.increase` \r\nstat.test2 &lt;- stat.test2 %&gt;% add_xy_position(x = \"dose\")\r\nbxp.complex &lt;- bxp.complex + \r\n  stat_pvalue_manual(\r\n    stat.test2,  label = \"p\", tip.length = 0.02,\r\n    step.increase = 0.05\r\n  ) +\r\n  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.05, 0.1)))\r\n\r\n# 3. Afficher le graphique\r\nbxp.complex <\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-grouped-box-plot-with-multiple-stat-p-values-1.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"graphiques-group\u00e9s\" class=\"section level3\">\n<h3>Graphiques group\u00e9s<\/h3>\n<p>L\u2019option <code>add = \"mean_sd\"<\/code> est sp\u00e9cifi\u00e9e dans la fonction de graphique \u00e0 barres pour cr\u00e9er un graphique \u00e0 barres avec des barres d\u2019erreur (mean +\/- SD). Vous devez sp\u00e9cifier la m\u00eame fonction de statistiques sommaires pour calculer automatiquement les positions des \u00e9tiquettes de p-values dans <code>add_xy_position()<\/code> en utilisant l\u2019option <code>fun<\/code>.<\/p>\n<div id=\"bar-plot-dodged\" class=\"section level4\">\n<h4>Bar plot dodged<\/h4>\n<pre class=\"r\"><code># Cr\u00e9er un graphique avec des barres d'erreur (moyenne +\/- sd)\r\nbp &lt;- ggbarplot(\r\n  df, x = \"dose\", y = \"len\", add = \"mean_sd\", \r\n  color= \"supp\", palette = c(\"#00AFBB\", \"#E7B800\"),\r\n  position = position_dodge(0.8)\r\n  )\r\n# Ajoutez des p-values sur les graphiques en barres\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;%\r\n  add_xy_position(fun = \"mean_sd\", x = \"dose\", dodge = 0.8) \r\nbp + stat_pvalue_manual(\r\n  stat.test,  label = \"p.adj.signif\", tip.length = 0.01\r\n  )\r\n\r\n# Faites baisser les crochets en utilisant `bracket.nudge.y`\r\nbp + stat_pvalue_manual(\r\n  stat.test,  label = \"p.adj.signif\", tip.length = 0,\r\n  bracket.nudge.y = -2\r\n  )<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-two-grouped-bar-plots-dodged-1.png\" width=\"307.2\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-two-grouped-bar-plots-dodged-2.png\" width=\"307.2\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"bar-plot-empil\u00e9s\" class=\"section level4\">\n<h4>Bar plot empil\u00e9s<\/h4>\n<pre class=\"r\"><code># Cr\u00e9er un graphique avec des barres d'erreur (moyenne +\/- sd)\r\nbp2 &lt;- ggbarplot(\r\n  df, x = \"dose\", y = \"len\", add = \"mean_sd\", \r\n  color = \"supp\", palette = c(\"#00AFBB\", \"#E7B800\"),\r\n  position = position_stack()\r\n  )\r\n\r\n# Ajoutez des p-values sur les graphiques en barres\r\n# Pr\u00e9ciser manuellement la position y des p-values\r\nbp2 + stat_pvalue_manual(\r\n  stat.test,  label = \"p.adj.signif\", tip.length = 0.01,\r\n  x = \"dose\", y.position = c(30, 45, 60)\r\n  )\r\n\r\n# Calcul automatique de la position y des p-values\r\n# Ajustez les positions verticales des \u00e9tiquettes en utilisant vjust\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;%\r\n  add_xy_position(fun = \"mean_sd\", x = \"dose\", stack = TRUE) \r\nbp2 + stat_pvalue_manual(\r\n  stat.test,  label = \"p.adj.signif\", \r\n  remove.bracket = TRUE, vjust = -0.2\r\n  )<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-two-grouped-bar-plots-stacked-1.png\" width=\"307.2\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-two-grouped-bar-plots-stacked-2.png\" width=\"307.2\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"line-plots-group\u00e9s\" class=\"section level3\">\n<h3>Line plots group\u00e9s<\/h3>\n<pre class=\"r\"><code># Cr\u00e9er un graphique lin\u00e9aire avec des barres d'erreur (moyenne +\/- sd)\r\nlp &lt;- ggline(\r\n  df, x = \"dose\", y = \"len\", add = \"mean_sd\", \r\n  color = \"supp\", palette = c(\"#00AFBB\", \"#E7B800\")\r\n  )\r\n\r\n# Ajoutez des p-values sur les graphiques lin\u00e9aires\r\n# Supprimer les crochets en utilisant linetype = \"blanc\"\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;%\r\n  add_xy_position(fun = \"mean_sd\", x = \"dose\") \r\nlp + stat_pvalue_manual(\r\n  stat.test,  label = \"p.adj.signif\", \r\n  tip.length = 0, linetype  = \"blank\"\r\n  )\r\n\r\n# Baissez les niveaux de significativit\u00e9 en utilisant vjust\r\nlp + stat_pvalue_manual(\r\n  stat.test,  label = \"p.adj.signif\", \r\n  linetype  = \"blank\", vjust = 2\r\n  )<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-two-grouped-line-plots-1.png\" width=\"307.2\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-two-grouped-line-plots-2.png\" width=\"307.2\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"comparaisons-par-paires\" class=\"section level3\">\n<h3>Comparaisons par paires<\/h3>\n<div id=\"tests-statistiques-1\" class=\"section level4\">\n<h4>Tests statistiques<\/h4>\n<p>Regroupez les donn\u00e9es par la variable <code>supp<\/code> et effectuez ensuite de multiples comparaisons par paires entre les niveaux de la variable <code>dose<\/code> (<code>0,5<\/code>, <code>1<\/code> et <code>2<\/code>). Les p-values sont ajust\u00e9es ind\u00e9pendamment pour chaque niveau de groupe.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>pwc &lt;- df %&gt;%\r\n  group_by(supp) %&gt;%\r\n  t_test(len ~ dose, p.adjust.method = \"bonferroni\")\r\npwc<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 6 x 11\r\n##   supp  .y.   group1 group2    n1    n2 statistic    df            p      p.adj p.adj.signif\r\n## * &lt;fct&gt; &lt;chr&gt; &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;  &lt;int&gt; &lt;int&gt;     &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt;        &lt;dbl&gt;      &lt;dbl&gt; &lt;chr&gt;       \r\n## 1 OJ    len   0.5    1         10    10     -5.05  17.7 0.0000878    0.000263   ***         \r\n## 2 OJ    len   0.5    2         10    10     -7.82  14.7 0.00000132   0.00000396 ****        \r\n## 3 OJ    len   1      2         10    10     -2.25  15.8 0.039        0.118      ns          \r\n## 4 VC    len   0.5    1         10    10     -7.46  17.9 0.000000681  0.00000204 ****        \r\n## 5 VC    len   0.5    2         10    10    -10.4   14.3 0.0000000468 0.00000014 ****        \r\n## 6 VC    len   1      2         10    10     -5.47  13.6 0.0000916    0.000275   ***<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"cr\u00e9er-des-graphiques-repr\u00e9sentant-les-p-values-de-la-comparaison-par-paires\" class=\"section level4\">\n<h4>Cr\u00e9er des graphiques repr\u00e9sentant les p-values de la comparaison par paires<\/h4>\n<p>L\u2019argument <code>step.group.by<\/code> est utilis\u00e9 pour regrouper les crochets par une variable.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Box plot\r\npwc &lt;- pwc %&gt;% add_xy_position(x = \"dose\")\r\nbxp +\r\n  stat_pvalue_manual(\r\n    pwc, color = \"supp\", step.group.by = \"supp\",\r\n    tip.length = 0, step.increase = 0.1\r\n    )<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-pairwise-comparisons-1.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Bar plots\r\npwc &lt;- pwc %&gt;% add_xy_position(x = \"dose\", fun = \"mean_sd\", dodge = 0.8)\r\nbp + stat_pvalue_manual(\r\n  pwc, color = \"supp\", step.group.by = \"supp\",\r\n  tip.length = 0, step.increase = 0.1\r\n  )<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-pairwise-comparisons-2.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Line plots\r\npwc &lt;- pwc %&gt;% add_xy_position(x = \"dose\", fun = \"mean_sd\")\r\nlp + stat_pvalue_manual(\r\n  pwc, color = \"supp\", step.group.by = \"supp\",\r\n  tip.length = 0, step.increase = 0.1\r\n  )<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-pairwise-comparisons-3.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"afficher-les-p-values-pour-un-sous-ensemble-de-comparaisons\" class=\"section level4\">\n<h4>Afficher les p-values pour un sous-ensemble de comparaisons<\/h4>\n<p>Dans l\u2019exemple ci-dessous, les p-values sont indiqu\u00e9es pour les comparaisons par paires dans le groupe <code>VC<\/code>:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Bar plot (dodge)\r\n# Prenez un sous-ensemble des comparaisons par paires\r\npwc.filtered &lt;- pwc %&gt;% \r\n  add_xy_position(x = \"dose\", fun = \"mean_sd\", dodge = 0.8) %&gt;%\r\n  filter(supp == \"VC\")\r\nbp +\r\n  stat_pvalue_manual(\r\n    pwc.filtered, color = \"supp\", step.group.by = \"supp\",\r\n    tip.length = 0, step.increase = 0\r\n    )<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-pairwise-comparisons-show-a-subset-of-p-values-1.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Bar plot (empil\u00e9s)\r\npwc.filtered &lt;- pwc %&gt;% \r\n  add_xy_position(x = \"dose\", fun = \"mean_sd\", stack = TRUE) %&gt;%\r\n  filter(supp == \"VC\")\r\nbp2 +\r\n  stat_pvalue_manual(\r\n    pwc.filtered, color = \"supp\", step.group.by = \"supp\",\r\n    tip.length = 0, step.increase = 0.1\r\n    )<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-pairwise-comparisons-show-a-subset-of-p-values-2.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"trois-groupes-par-position-x\" class=\"section level2\">\n<h2>Trois groupes par position x<\/h2>\n<div id=\"graphiques-simples\" class=\"section level3\">\n<h3>Graphiques simples<\/h3>\n<pre class=\"r\"><code># Box plots\r\nbxp &lt;- ggboxplot(\r\n  df, x = \"supp\", y = \"len\", fill = \"dose\",\r\n  palette = \"npg\"\r\n  )\r\nbxp\r\n\r\n# Bar plots\r\nbp &lt;- ggbarplot(\r\n  df, x = \"supp\", y = \"len\", fill = \"dose\",\r\n  palette = \"npg\", add = \"mean_sd\",\r\n  position = position_dodge(0.8)\r\n  )\r\nbp<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-three-grouped-plots-simple-1.png\" width=\"288\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-three-grouped-plots-simple-2.png\" width=\"288\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"effectuer-toutes-les-comparaisons-par-paires\" class=\"section level3\">\n<h3>Effectuer toutes les comparaisons par paires<\/h3>\n<p>Regrouper par la variable <code>supp<\/code> et ensuite effectuer des comparaisons par paires entre les niveaux de la variable <code>dose<\/code>.<\/p>\n<p>Test statistique:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>stat.test &lt;- df %&gt;%\r\n  group_by(supp) %&gt;%\r\n  t_test(len ~ dose)\r\nstat.test <\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 6 x 11\r\n##   supp  .y.   group1 group2    n1    n2 statistic    df            p      p.adj p.adj.signif\r\n## * &lt;fct&gt; &lt;chr&gt; &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;  &lt;int&gt; &lt;int&gt;     &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt;        &lt;dbl&gt;      &lt;dbl&gt; &lt;chr&gt;       \r\n## 1 OJ    len   0.5    1         10    10     -5.05  17.7 0.0000878    0.000176   ***         \r\n## 2 OJ    len   0.5    2         10    10     -7.82  14.7 0.00000132   0.00000396 ****        \r\n## 3 OJ    len   1      2         10    10     -2.25  15.8 0.039        0.039      *           \r\n## 4 VC    len   0.5    1         10    10     -7.46  17.9 0.000000681  0.00000136 ****        \r\n## 5 VC    len   0.5    2         10    10    -10.4   14.3 0.0000000468 0.00000014 ****        \r\n## 6 VC    len   1      2         10    10     -5.47  13.6 0.0000916    0.0000916  ****<\/code><\/pre>\n<p>Ajouter les p-values sur les graphiques:<\/p>\n<ul>\n<li>L\u2019argument <code>bracket.nudge.y<\/code> est utilis\u00e9 pour baisser les crochets.<\/li>\n<li>La fonction ggplot2 <code>scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1)))<\/code> est utilis\u00e9e pour <a href=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/blog\/ggplot-facet-comment-ajouter-de-lespace-entre-les-etiquettes-en-haut-du-graphique-et-la-bordure-du-plot\/\">ajouter des espaces suppl\u00e9mentaires entre les \u00e9tiquettes et la bordure sup\u00e9rieure du graphique<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code># Box plot avec p-values\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;%\r\n  add_xy_position(x = \"supp\", dodge = 0.8)\r\nbxp + \r\n  stat_pvalue_manual(\r\n    stat.test, label = \"p.adj\", tip.length = 0.01,\r\n    bracket.nudge.y = -2\r\n    ) +\r\n  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1)))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-ggplot-three-grouped-plots-pairwise-comparisons-p-values-1.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Bar plot avec  p-values\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;%\r\n  add_xy_position(x = \"supp\", fun = \"mean_sd\", dodge = 0.8)\r\nbp + \r\n  stat_pvalue_manual(\r\n    stat.test, label = \"p.adj\", tip.length = 0.01,\r\n    bracket.nudge.y = -2\r\n    ) +\r\n  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1)))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-ggplot-three-grouped-plots-pairwise-comparisons-p-values-2.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"comparaisons-par-paires-par-rapport-\u00e0-un-groupe-de-r\u00e9f\u00e9rence\" class=\"section level3\">\n<h3>Comparaisons par paires par rapport \u00e0 un groupe de r\u00e9f\u00e9rence<\/h3>\n<p>Tests statistiques:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>stat.test &lt;- df %&gt;%\r\n  group_by(supp) %&gt;%\r\n  t_test(len ~ dose, ref.group = \"0.5\") \r\nstat.test<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 4 x 11\r\n##   supp  .y.   group1 group2    n1    n2 statistic    df            p        p.adj p.adj.signif\r\n## * &lt;fct&gt; &lt;chr&gt; &lt;chr&gt;  &lt;chr&gt;  &lt;int&gt; &lt;int&gt;     &lt;dbl&gt; &lt;dbl&gt;        &lt;dbl&gt;        &lt;dbl&gt; &lt;chr&gt;       \r\n## 1 OJ    len   0.5    1         10    10     -5.05  17.7 0.0000878    0.0000878    ****        \r\n## 2 OJ    len   0.5    2         10    10     -7.82  14.7 0.00000132   0.00000264   ****        \r\n## 3 VC    len   0.5    1         10    10     -7.46  17.9 0.000000681  0.000000681  ****        \r\n## 4 VC    len   0.5    2         10    10    -10.4   14.3 0.0000000468 0.0000000936 ****<\/code><\/pre>\n<pre class=\"r\"><code># Box plot avec p-values\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;%\r\n  add_xy_position(x = \"supp\", dodge = 0.8)\r\nbxp + \r\n  stat_pvalue_manual(\r\n    stat.test, label = \"p.adj\", tip.length = 0.01,\r\n    bracket.nudge.y = -2\r\n    ) +\r\n  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1)))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-pairwise-comparisons-against-reference-1.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Afficher uniquement les niveaux de significativit\u00e9\r\n# Faites baisser les symboles de significativit\u00e9 en utilisant vjust\r\nbxp + stat_pvalue_manual(\r\n  stat.test, x = \"supp\",  label = \"p.adj.signif\", \r\n  tip.length = 0.01, vjust = 2\r\n  )<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-pairwise-comparisons-against-reference-2.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Bar plot avec  p-values\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;%\r\n  add_xy_position(x = \"supp\", fun = \"mean_sd\", dodge = 0.8)\r\nbp + \r\n  stat_pvalue_manual(\r\n    stat.test, label = \"p.adj\", tip.length = 0.01,\r\n    bracket.nudge.y = -2\r\n    ) +\r\n  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1)))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/058-add-p-values-to-a-grouped-ggplot-pairwise-comparisons-against-reference-3.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"conclusion\" class=\"section level2\">\n<h2>Conclusion<\/h2>\n<p>Cet article d\u00e9crit comment ajouter des p-values sur des ggplots group\u00e9s, tels que les box plots, les bar plots et les line plots. Voir les autres questions fr\u00e9quemment pos\u00e9es : <a href=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/blog\/tag\/ggpubr-fr\/\">ggpubr FAQ<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!--end rdoc--><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cet article d\u00e9crit comment calculer et ajouter automatiquement des p-values sur des ggplots group\u00e9s en utilisant les packages R ggpubr et rstatix. 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