{"id":16612,"date":"2020-05-29T07:46:45","date_gmt":"2020-05-29T06:46:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/?p=16612"},"modified":"2020-06-27T21:13:35","modified_gmt":"2020-06-27T20:13:35","slug":"comment-ajouter-des-p-values-aux-graphiques-ggplot-avec-facet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/blog\/comment-ajouter-des-p-values-aux-graphiques-ggplot-avec-facet\/","title":{"rendered":"Comment Ajouter des P-values aux Graphiques GGPLOT avec Facet"},"content":{"rendered":"<div id=\"rdoc\">\n<p>Cet article d\u00e9crit comment calculer et ajouter automatiquement des <strong>p-values sur des graphiques ggplot multi-panneaux obtenus avec facet<\/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 \u00e0 un ggplot multi-panneaux (facet) contenant deux ou plusieurs groupes par panneau. Des exemples sont repr\u00e9sent\u00e9s pour les box plots et les bar plots.<\/li>\n<li>Ajouter des p-values \u00e0 un graphique group\u00e9 multi-panneaux obtenu avec ggplot facet (box plots et bar plots). Des exemples, contenant trois groupes par position x, sont pr\u00e9sent\u00e9s.<\/li>\n<li>Afficher les p-values combin\u00e9es aux niveaux de significativit\u00e9 sur les graphiques<\/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>Sommaire:<\/p>\n<div id=\"TOC\">\n<ul>\n<li><a href=\"#pr\u00e9requis\">Pr\u00e9requis<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#pr\u00e9paration-des-donn\u00e9es\">Pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#graphiques-multi-panneaux-contenant-deux-groupes-par-panneau\">Graphiques multi-panneaux contenant deux groupes par panneau<\/a>\n<ul>\n<li><a href=\"#facet-wrap-avec-une-variable\">Facet wrap avec une variable<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#facet-grid-avec-deux-variables\">Facet grid avec deux variables<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><a href=\"#graphiques-multi-panneaux-contenant-trois-groupes-ou-plus-par-panneau\">Graphiques multi-panneaux contenant trois groupes ou plus par panneau<\/a>\n<ul>\n<li><a href=\"#facet-wrap-avec-une-variable-1\">Facet wrap avec une variable<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#facet-grid-avec-deux-variables-1\">Facet grid avec deux variables<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><a href=\"#des-graphiques-group\u00e9s-\u00e0-facet\">Des graphiques group\u00e9s \u00e0 facet<\/a>\n<ul>\n<li><a href=\"#graphiques-simples\">Graphiques simples<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#effectuer-toutes-les-comparaisons-par-paires-1\">Effectuer toutes les comparaisons par paires<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#comparaisons-par-paires-par-rapport-\u00e0-un-groupe-de-r\u00e9f\u00e9rence-1\">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=\"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\n# Ajouter une variable de regroupement al\u00e9atoire\r\ndf$group &lt;- factor(rep(c(\"grp1\", \"grp2\"), 30))\r\nhead(df, 3)<\/code><\/pre>\n<pre><code>##    len supp dose group\r\n## 1  4.2   VC  0.5  grp1\r\n## 2 11.5   VC  0.5  grp2\r\n## 3  7.3   VC  0.5  grp1<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"graphiques-multi-panneaux-contenant-deux-groupes-par-panneau\" class=\"section level2\">\n<h2>Graphiques multi-panneaux contenant deux groupes par panneau<\/h2>\n<div id=\"facet-wrap-avec-une-variable\" class=\"section level3\">\n<h3>Facet wrap avec une variable<\/h3>\n<div id=\"tests-statistiques\" class=\"section level4\">\n<h4>Tests statistiques<\/h4>\n<p>Faire un ggplot de la variable <code>dose<\/code> et comparer les niveaux de la variable <code>supp<\/code> sur l\u2019axe des x.<\/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()\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\" class=\"section level4\">\n<h4>Box plots<\/h4>\n<pre class=\"r\"><code># Cr\u00e9er un box plot\r\nbxp &lt;- ggboxplot(\r\n  df, x = \"supp\", y = \"len\", fill = \"#00AFBB\", \r\n  facet.by = \"dose\"\r\n  )\r\n\r\n# Faire un ggplot facet et ajouter des p-values\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;% add_xy_position(x = \"supp\")\r\nbxp + stat_pvalue_manual(stat.test)<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-multipanel-box-plots-facet-wrap-1.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Faire un ggplot facet \u00e0 \u00e9chelle libre et ajouter les points dispers\u00e9s (jitter)\r\n# Faites baisser le crochet en utilisant `bracket.nudge.y`\r\n# Cacher les ns (non significatif)\r\n# Afficher les p-values ajust\u00e9es et les niveaux de significativit\u00e9\r\n# Ajoutez 10 % d'espaces entre les \u00e9tiquettes des p-values et la bordure du graphique\r\nbxp &lt;- ggboxplot(\r\n  df, x = \"supp\", y = \"len\", fill = \"#00AFBB\", \r\n  facet.by = \"dose\", scales = \"free\", add = \"jitter\"\r\n  )\r\nbxp +  \r\n  stat_pvalue_manual(\r\n    stat.test, bracket.nudge.y = -2, hide.ns = TRUE,\r\n    label = \"{p.adj}{p.adj.signif}\"\r\n    ) +\r\n  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.05, 0.1)))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-multipanel-box-plots-facet-wrap-2.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"bar-plots\" class=\"section level4\">\n<h4>Bar plots<\/h4>\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<pre class=\"r\"><code># Cr\u00e9er un graphique avec des barres d'erreur (moyenne +\/- sd)\r\nbp &lt;- ggbarplot(\r\n  df, x = \"supp\", y = \"len\", add = \"mean_sd\", \r\n  fill = \"#00AFBB\", facet.by = \"dose\"\r\n  )\r\n\r\n# Ajoutez des p-values sur les graphiques en barres\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;% add_xy_position(fun = \"mean_sd\", x = \"supp\")\r\nbp + stat_pvalue_manual(stat.test)<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-multipanel-bar-plots-facet-wrap-1.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"bar-plots-avec-des-points-dispers\u00e9s-jitter\" class=\"section level4\">\n<h4>Bar plots avec des points dispers\u00e9s (jitter)<\/h4>\n<p>Vous devez sp\u00e9cifier <code>fun = \"max\"<\/code> lors du calcul des positions des \u00e9tiquettes des p-values, de sorte que le premier crochet commence au maximum des points de donn\u00e9es. Cela permet d\u2019\u00e9viter le chevauchement entre les points de donn\u00e9es et les crochets.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Cr\u00e9er un graphique avec des barres d'erreur (moyenne +\/- sd)\r\nbp &lt;- ggbarplot(\r\n  df, x = \"supp\", y = \"len\", add = c(\"mean_sd\", \"jitter\"), \r\n  fill = \"#00AFBB\", facet.by = \"dose\"\r\n  )\r\n\r\n# Ajoutez des p-values sur les graphiques en barres\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;% add_xy_position(fun = \"max\", x = \"supp\")\r\nbp + stat_pvalue_manual(stat.test)<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-multipanel-bar-plots-with-jitter-points-facet-wrap-1.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"facet-grid-avec-deux-variables\" class=\"section level3\">\n<h3>Facet grid avec deux variables<\/h3>\n<div id=\"test-statistique\" class=\"section level4\">\n<h4>Test statistique<\/h4>\n<p>Faire un ggplot facet en fonction des variables <code>dose<\/code> et <code>group<\/code>, et comparaison des niveaux de la variable <code>supp<\/code> sur l\u2019axe des abscisses.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>stat.test &lt;- df %&gt;%\r\n  group_by(group, dose) %&gt;%\r\n  t_test(len ~ supp) %&gt;%\r\n  adjust_pvalue(method = \"bonferroni\") %&gt;%\r\n  add_significance()\r\nstat.test <\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 6 x 12\r\n##   dose  group .y.   group1 group2    n1    n2 statistic    df       p   p.adj p.adj.signif\r\n##   &lt;fct&gt; &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   grp1  len   OJ     VC         5     5     3.71   7.35 0.00697 0.0418  *           \r\n## 2 1     grp1  len   OJ     VC         5     5     1.37   7.65 0.208   1       ns          \r\n## 3 2     grp1  len   OJ     VC         5     5    -0.485  6.52 0.643   1       ns          \r\n## 4 0.5   grp2  len   OJ     VC         5     5     1.13   5.79 0.304   1       ns          \r\n## 5 1     grp2  len   OJ     VC         5     5     6.91   5.84 0.00051 0.00306 **          \r\n## 6 2     grp2  len   OJ     VC         5     5     0.319  6.07 0.76    1       ns<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"box-plots-1\" class=\"section level4\">\n<h4>Box plots<\/h4>\n<pre class=\"r\"><code># Cr\u00e9er des box plots avec les niveaux de significativit\u00e9\r\n# Cacher les ns (non significatif)\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;% add_xy_position(x = \"supp\")\r\nggboxplot(\r\n  df, x = \"supp\", y = \"len\", fill = \"#E7B800\",\r\n  facet = c(\"group\", \"dose\")\r\n  ) +\r\n  stat_pvalue_manual(stat.test, hide.ns = TRUE)<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-multipanel-box-plots-facet-grid-1.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"bar-plots-1\" class=\"section level4\">\n<h4>Bar plots<\/h4>\n<pre class=\"r\"><code># Cr\u00e9er des bar plots avec les niveaux de significativit\u00e9\r\n# Cacher les ns (non significatif)\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;% add_xy_position(x = \"supp\", fun = \"mean_sd\")\r\nggbarplot(\r\n  df, x = \"supp\", y = \"len\", fill = \"#E7B800\",\r\n  add = c(\"mean_sd\", \"jitter\"), facet = c(\"group\", \"dose\")\r\n  ) +\r\n  stat_pvalue_manual(stat.test, hide.ns = TRUE)<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-multipanel-bar-plots-facet-grid-1.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"graphiques-multi-panneaux-contenant-trois-groupes-ou-plus-par-panneau\" class=\"section level2\">\n<h2>Graphiques multi-panneaux contenant trois groupes ou plus par panneau<\/h2>\n<div id=\"facet-wrap-avec-une-variable-1\" class=\"section level3\">\n<h3>Facet wrap avec une variable<\/h3>\n<div id=\"effectuer-toutes-les-comparaisons-par-paires\" class=\"section level4\">\n<h4>Effectuer toutes les comparaisons par paires<\/h4>\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. 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><\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Box plot avec p-values\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;% add_y_position()\r\nggboxplot(df, x = \"dose\", y = \"len\", fill = \"#FC4E07\", ggplot = \"supp\") +\r\n  stat_pvalue_manual(stat.test, label = \"p.adj.signif\", tip.length = 0.01) +\r\n  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.05, 0.1)))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-faceted-plots-with-three-groups-1.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Bar plot avec p-values\r\n# Ajouter 10 % d'espace sur l'axe des y au-dessus des graphiques\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;% add_y_position(fun = \"mean_sd\")\r\nggbarplot(\r\n  df, x = \"dose\", y = \"len\", fill = \"#FC4E07\",\r\n  add = \"mean_sd\", facet.by = \"supp\"\r\n  ) + \r\n  stat_pvalue_manual(stat.test,  label = \"p.adj.signif\", tip.length = 0.01) +\r\n  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.05, 0.1)))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-faceted-plots-with-three-groups-2.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"comparaisons-par-paires-par-rapport-\u00e0-un-groupe-de-r\u00e9f\u00e9rence\" class=\"section level4\">\n<h4>Comparaisons par paires par rapport \u00e0 un groupe de r\u00e9f\u00e9rence<\/h4>\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, 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;% add_y_position()\r\nggboxplot(df, x = \"dose\", y = \"len\", fill = \"#FC4E07\", ggplot = \"supp\") +\r\n  stat_pvalue_manual(stat.test, label = \"p.adj.signif\", tip.length = 0.01) +\r\n  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.05, 0.1)))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-pairwise-comparisons-against-reference-1.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Indiquer que les niveaux de significativit\u00e9 \u00e0 x = groupe2\r\n# Faites baisser les symboles de significativit\u00e9 en utilisant vjust\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;% add_y_position()\r\nggboxplot(df, x = \"dose\", y = \"len\", fill = \"#FC4E07\", ggplot = \"supp\") +\r\n  stat_pvalue_manual(stat.test, label = \"p.adj.signif\", x = \"group2\", vjust = 2) <\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-pairwise-comparisons-against-reference-2.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Bar plot avec p-values\r\n# Ajouter 10 % d'espace sur l'axe des y au-dessus des graphiques\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;% add_y_position(fun = \"mean_sd\")\r\nggbarplot(\r\n  df, x = \"dose\", y = \"len\", fill = \"#FC4E07\",\r\n  add = c(\"mean_sd\", \"jitter\"), facet.by = \"supp\"\r\n  ) + \r\n  stat_pvalue_manual(stat.test,  label = \"p.adj.signif\", tip.length = 0.01) +\r\n  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.05, 0.1)))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-pairwise-comparisons-against-reference-3.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"facet-grid-avec-deux-variables-1\" class=\"section level3\">\n<h3>Facet grid avec deux variables<\/h3>\n<div id=\"test-statistique-1\" class=\"section level4\">\n<h4>Test statistique<\/h4>\n<p>Faire un ggplot avec les variables <code>supp<\/code> et <code>group<\/code>, et comparer les niveaux de la variable <code>dose<\/code> sur l\u2019axe des x.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>stat.test &lt;- df %&gt;%\r\n  group_by(group, supp) %&gt;%\r\n  t_test(len ~ dose) %&gt;%\r\n  adjust_pvalue(method = \"bonferroni\") %&gt;%\r\n  add_significance()\r\nstat.test <\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 12 x 12\r\n##   supp  group .y.   group1 group2    n1    n2 statistic    df         p    p.adj p.adj.signif\r\n##   &lt;fct&gt; &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    grp1  len   0.5    1          5     5     -2.50  7.80 0.038     0.456    ns          \r\n## 2 OJ    grp1  len   0.5    2          5     5     -5.66  7.13 0.000717  0.00860  **          \r\n## 3 OJ    grp1  len   1      2          5     5     -2.22  6.49 0.064     0.768    ns          \r\n## 4 VC    grp1  len   0.5    1          5     5     -5.33  7.54 0.000855  0.0103   *           \r\n## 5 VC    grp1  len   0.5    2          5     5     -8.81  6.75 0.0000606 0.000727 ***         \r\n## 6 VC    grp1  len   1      2          5     5     -3.84  7.67 0.005     0.06     ns          \r\n## # \u2026 with 6 more rows<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"box-plots-2\" class=\"section level4\">\n<h4>Box plots<\/h4>\n<pre class=\"r\"><code># Cr\u00e9er des box plots avec les niveaux de significativit\u00e9\r\n# Cacher les ns (non significatif)\r\n# Ajoutez 15 % d'espace entre les \u00e9tiquettes et la bordure sup\u00e9rieure du graphique\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;% add_xy_position(x = \"dose\")\r\nggboxplot(\r\n  df, x = \"dose\", y = \"len\", fill = \"#FC4E07\",\r\n  facet = c(\"group\", \"supp\")\r\n  ) +\r\n  stat_pvalue_manual(stat.test, hide.ns = TRUE) +\r\n  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.05, 0.15)))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-multipanel-box-plots-facet-grid-multiple-groups-1.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"bar-plots-2\" class=\"section level4\">\n<h4>Bar plots<\/h4>\n<pre class=\"r\"><code># Cr\u00e9er des bar plots avec les niveaux de significativit\u00e9\r\n# Cacher les ns (non significatif)\r\n# Ajoutez 15 % d'espace entre les \u00e9tiquettes et la bordure sup\u00e9rieure du graphique\r\nstat.test &lt;- stat.test %&gt;% add_xy_position(x = \"dose\", fun = \"mean_sd\")\r\nggbarplot(\r\n  df, x = \"dose\", y = \"len\", fill = \"#FC4E07\",\r\n  add = c(\"mean_sd\", \"jitter\"), facet = c(\"group\", \"supp\")\r\n  ) +\r\n  stat_pvalue_manual(stat.test, hide.ns = TRUE) +\r\n  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.05, 0.15)))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-multipanel-bar-plots-facet-grid-multiple-groups-1.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"des-graphiques-group\u00e9s-\u00e0-facet\" class=\"section level2\">\n<h2>Des graphiques group\u00e9s \u00e0 facet<\/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\", color = \"dose\", \r\n   palette = \"jco\", facet.by = \"group\"\r\n  )\r\nbxp <\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-simple-box-plots-facet-1.png\" width=\"576\" \/><\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Bar plots\r\nbp &lt;- ggbarplot(\r\n  df, x = \"supp\", y = \"len\", color = \"dose\",\r\n  palette = \"jco\", add = \"mean_sd\",\r\n  position = position_dodge(0.8),\r\n  facet.by = \"group\"\r\n  )\r\nbp<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-simple-box-plots-facet-2.png\" width=\"576\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"effectuer-toutes-les-comparaisons-par-paires-1\" class=\"section level3\">\n<h3>Effectuer toutes les comparaisons par paires<\/h3>\n<p>Test statistique:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>stat.test &lt;- df %&gt;%\r\n  group_by(supp, group) %&gt;%\r\n  t_test(len ~ dose) \r\nstat.test<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 12 x 12\r\n##   supp  group .y.   group1 group2    n1    n2 statistic    df        p p.adj p.adj.signif\r\n## * &lt;fct&gt; &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    grp1  len   0.5    1          5     5     -2.50  7.80 0.038    0.076 ns          \r\n## 2 OJ    grp1  len   0.5    2          5     5     -5.66  7.13 0.000717 0.002 **          \r\n## 3 OJ    grp1  len   1      2          5     5     -2.22  6.49 0.064    0.076 ns          \r\n## 4 OJ    grp2  len   0.5    1          5     5     -4.85  5.65 0.003    0.007 **          \r\n## 5 OJ    grp2  len   0.5    2          5     5     -5.28  6.35 0.002    0.005 **          \r\n## 6 OJ    grp2  len   1      2          5     5     -1.00  7.69 0.347    0.347 ns          \r\n## # \u2026 with 6 more rows<\/code><\/pre>\n<p>Ajouter des p-values sur les graphiques:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Box plot avec p-values\r\n# Cacher les ns (non significatif)\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.signif\", tip.length = 0.01,\r\n    hide.ns = TRUE\r\n    ) +\r\n  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.01, 0.1)))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-facet-grouped-plots-pairwise-p-values-1.png\" width=\"576\" \/><\/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.signif\", tip.length = 0.01,\r\n    hide.ns = TRUE\r\n    ) +\r\n  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.01, 0.1)))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-facet-grouped-plots-pairwise-p-values-2.png\" width=\"576\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"comparaisons-par-paires-par-rapport-\u00e0-un-groupe-de-r\u00e9f\u00e9rence-1\" class=\"section level3\">\n<h3>Comparaisons par paires par rapport \u00e0 un groupe de r\u00e9f\u00e9rence<\/h3>\n<p>Test statistique:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>stat.test &lt;- df %&gt;%\r\n  group_by(supp, group) %&gt;%\r\n  t_test(len ~ dose, ref.group = \"0.5\")\r\nstat.test<\/code><\/pre>\n<pre><code>## # A tibble: 8 x 12\r\n##   supp  group .y.   group1 group2    n1    n2 statistic    df         p    p.adj p.adj.signif\r\n## * &lt;fct&gt; &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    grp1  len   0.5    1          5     5     -2.50  7.80 0.038     0.038    *           \r\n## 2 OJ    grp1  len   0.5    2          5     5     -5.66  7.13 0.000717  0.001    **          \r\n## 3 OJ    grp2  len   0.5    1          5     5     -4.85  5.65 0.003     0.003    **          \r\n## 4 OJ    grp2  len   0.5    2          5     5     -5.28  6.35 0.002     0.003    **          \r\n## 5 VC    grp1  len   0.5    1          5     5     -5.33  7.54 0.000855  0.000855 ***         \r\n## 6 VC    grp1  len   0.5    2          5     5     -8.81  6.75 0.0000606 0.000121 ***         \r\n## # \u2026 with 2 more rows<\/code><\/pre>\n<p>Ajouter des p-values sur les graphiques:<\/p>\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.signif\", tip.length = 0.01\r\n    ) +\r\n  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.01, 0.1)))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-facet-grouped-plots-pairwise-p-values-ref-1.png\" width=\"576\" \/><\/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.signif\", tip.length = 0.01\r\n    ) +\r\n  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.01, 0.1)))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggpubr\/figures\/062-add-p-values-to-ggplot-facets-facet-grouped-plots-pairwise-p-values-ref-2.png\" width=\"576\" \/><\/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 facets, telles que les box plots et les bar 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 graphiques ggplot multi-panneaux obtenus avec facet en utilisant les packages R ggpubr et rstatix. 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