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我有一个数据集，它是来自多个样本的配对数据，我想用它做一个平行坐标图并包括一个p-value以上（即绘制每组中的每个数据点并将这些对用一条线链接起来，并在绘制的上方有比较统计数据）。

我可以让图表（很大程度上）看起来像我想要的那样，但是当我尝试添加p-valueusingstat_compare_means(paired=TRUE)时，我得到 3 个错误：

2 个：

“不知道如何为 quosure/公式类型的对象自动选择比例。默认为连续。”

1 个：

“validDetails.text(x) 中的错误：'pairlist' 对象不能被强制输入'double'”。

我的数据是一个data.fram包含三个变量的 e：一个样本变量，所以我知道哪对是哪个，一个组变量，所以我知道值是哪个类别，以及值变量。我已经粘贴了下面的代码，并且非常乐意就任何其他方式提出其他建议，以使代码看起来更好。

ggplot(test_OCI, aes(x=test_OCI$variable, y=test_OCI$value, group =test_OCI$Pt)) +
  geom_point(aes(x=test_OCI$variable),size=3)+
  geom_line(aes(x=test_OCI$variable),group=test_OCI$Pt)+
  theme_bw()+
  theme(panel.border=element_blank(), 
        panel.grid.major=element_blank(),
        panel.grid.minor=element_blank(), 
        axis.line=element_line(color="black"))+
  scale_x_discrete(labels=c("OCI_pre_ART"="Pre-ART OCI", "OCI_on_ART"="On-ART OCI"))+
  stat_compare_means(paired=TRUE)

编辑 1：添加示例数据

没有太多数据，但我根据请求在下面添加了它。

    Pt  variable    value
1   Pt1 OCI_pre_ART 0.024
2   Pt2 OCI_pre_ART 0.027
3   Pt3 OCI_pre_ART 0.027
4   Pt4 OCI_pre_ART 0.010
5   Pt5 OCI_pre_ART 0.075
6   Pt6 OCI_pre_ART 0.040
7   Pt7 OCI_pre_ART 0.070
8   Pt8 OCI_pre_ART 0.011
9   Pt9 OCI_pre_ART 0.022
10 Pt10 OCI_pre_ART 0.006
11 Pt11 OCI_pre_ART 0.019
12  Pt1  OCI_on_ART 0.223
13  Pt2  OCI_on_ART 0.166
14  Pt3  OCI_on_ART 0.163
15  Pt4  OCI_on_ART 0.126
16  Pt5  OCI_on_ART 0.090
17  Pt6  OCI_on_ART 0.139
18  Pt7  OCI_on_ART 0.403
19  Pt8  OCI_on_ART 0.342
20  Pt9  OCI_on_ART 0.092

编辑2：包

图形代码中的所有行都来自 ggplot2，除了来自 ggpubr 的 stat_compare_means(paired=TRUE)。

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1 回答 1

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我不确定这是否是原因，但似乎这stat_compare_means()条线没有解释 x~y 美学。更改线以 stat_compare_means(comparisons = list(c("OCI_pre_ART","OCI_on_ART")), paired=TRUE)产生功能图。

于 2019-02-07T17:16:59.010 回答