ggpubr

La série ggpubr : des graphiques ggplot2 prêts à publier qui portent leurs statistiques — ajoutez des p-values à une boîte à moustaches en un seul appel. Chaque leçon s’exécute en direct dans votre navigateur, adossée à du code reproductible.

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La série ggpubr transforme un ggplot en une figure prête à publier — et, fait unique, lui permet de porter ses propres statistiques. Son atout : ajouter des p-values et des seuils de signification à un graphique en un seul appel. Là où la série ggplot2 enseigne la grammaire (construire n’importe quel graphique à partir de couches), ggpubr est le raccourci — un wrapper épuré, à la syntaxe moins opaque, qui produit des boîtes à moustaches, des nuages de points, des diagrammes en barres et bien plus, dignes d’une revue, puis les annote avec les comparaisons qu’un relecteur réclame. Le package est l’œuvre du fondateur de Datanovia, Alboukadel Kassambara, et il est largement utilisé dans les laboratoires de recherche.

ggpubr en une minute

Chaque fonction de tracé de ggpubr — ggboxplot(), ggscatter(), ggviolin(), ggbarplot() — prend un data frame plus des noms de colonnes sous forme de chaînes, renvoie un véritable objet ggplot, et adopte par défaut le thème épuré theme_pubr(). Une boîte à moustaches groupée des données intégrées ToothGrowth tient en une ligne :

library(ggpubr)

ggboxplot(
  ToothGrowth, x = "dose", y = "len",
  color = "dose", palette = "jco",
  add = "jitter",
  xlab = "Dose (mg/day)", ylab = "Tooth length"
)

Le facteur différenciant : les statistiques sur le graphique. Ajoutez des comparaisons par paires et un test global avec stat_compare_means() — l’appel qui rend ggpubr indispensable pour des figures reproductibles, prêtes pour la relecture :

library(ggpubr)

my_comparisons <- list(c("0.5", "1"), c("1", "2"), c("0.5", "2"))

ggboxplot(
  ToothGrowth, x = "dose", y = "len",
  color = "dose", palette = "jco",
  add = "jitter"
) +
  stat_compare_means(comparisons = my_comparisons) +   # pairwise brackets
  stat_compare_means(label.y = 50)                      # global p-value

La même ergonomie en un seul appel alimente un nuage de points avec un coefficient de corrélation — ggscatter() trace les points, la droite de régression et la bande de confiance, et stat_cor() affiche R et sa p-value :

library(ggpubr)

ggscatter(
  mtcars, x = "wt", y = "mpg",
  add = "reg.line", conf.int = TRUE,
  color = "#3a86d4",
  add.params = list(color = "#1f4e79"),
  xlab = "Weight (1000 lbs)", ylab = "Miles per gallon"
) +
  stat_cor(method = "pearson")

C’est toute l’idée : un beau graphique et la statistique qui l’étaye, en quelques lignes lisibles.

Leçons

Note

Cette série se remplit vague après vague — les p-values d’abord (le produit phare : ajouter des seuils de signification à n’importe quel graphique), puis les boîtes à moustaches et graphiques en violon, les nuages de points + corrélation, les moyennes et barres d’erreur, les diagrammes en barres et leurs alternatives modernes (lollipop / Cleveland), et la personnalisation avec ggpar(). Les tests statistiques qui sous-tendent les p-values (t-test, ANOVA) auront leur propre série rstatix, reliée depuis chaque leçon ici.

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Demandez à Prova « comment ajouter des p-values entre les groupes sur ma propre boîte à moustaches ? » — elle répond avec du code ggpubr que vous pouvez exécuter sur vos données, pour que l’annotation soit reproductible, et non devinée. The runtime is the judge. Ask Prova →

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