学术论文和杂志中最常见的是用“字母”和“星号”标记差异显著性，在之前的文章《显著性分析后如何标记“abc”？》已经介绍过如何用SPSS比较均值的结果进行“纯手动”添加字母显著性标记。嗯，方法似乎非常“绕”，且一走神就容易错。
那么有没有R脚本可以实现相关的方差分析、均值比较、生成变量均值对应的“字母标记”？当然，如果能直接将字母标记添加到图表(比如柱状图)中，岂不美滋滋？
闲言少叙，接下来主要为大家介绍如何用R进行方差齐性检验(Bartlett test 和Levene test)、方差分析、均值的多重比较方法(TukeyHSD和LSD法)，最后用ggplot2包进行数据可视化。示例数据和脚本可通过点击 阅读原文下载
# 读取示例数据data
data
![]()
方差齐性检验nom
# 如果是2(多)因数，使用interaction()函数，leveneTest(y~interaction(var1,var2),data= data)
nom
nom$p.value # 输出p值，当p>0.05时，方差是齐性的。
![]()
# 使用另一种方法进行齐性检验，SPSS软件使用Levene test进行齐性检验，这里需要安装car包。
install.packages("car")
library("car")
nom1
# 如果是2因素，使用*，leveneTest(y~ivar1*var2,data = data)
nom1
nom1$`Pr(>F)` # 输出p值，当p>0.05时，方差是齐性的。
![]()
方差分析# 单因素方差分析，整体来看差异显著
oneway
anova(oneway)
![]()
多重比较#TukeyHSD法(Tukey’s Honestly Significant Difference)
bijiao
bijiao
# 得到两两比较的差异分析结果
![]()
# LSD法(Fisher’s Least Significant Difference)
install.packages("agricolae")
library("agricolae")
out
out
# LSD法检验处微小的差异，比较方便的是直接得出显著行标记，不需人工标记
![]()
# 整理用于作图的数据框
mar
rownamemar
newmar
sort
# 将groups的数据框按列名排序，目的是保持与均值标准差的数据一一对应
rowname
mean
sd
marker
plotdata
plotdata
# 生成新的数据框
![]()
作图+显著性标记# ggplot2 绘制带显著性标记的柱状图，更详细的内容参考《ggplot2绘图学习笔记分享》的内容
library("ggplot2")
p1
p1
p2
p3
p3
p4
p4
p5
p5
#更改y轴显示范围，这里的expand默认为TRUE
mytheme
axis.text =element_text(size=12),
panel.grid.major =element_line(color ="white"),
panel.grid.minor =element_line(colour = "white"),
axis.text.x =element_text(size = 12,angle=0,vjust=0,hjust=0,color = "black"),
axis.text.y =element_text(size = 12,color ="black"),
legend.text =element_text(size = 12),legend.title = element_blank()
plot.margin =unit(c(0.5,0.5,0.5,0.5), "cm"))
p5+mytheme
# 最终的绘制结果如下，如果不喜欢柱子下的“空隙”，可将p5中coord_cartesian(ylim = c(0,60),expand =FALSE)的expand改为TRUE。
![]()
#将图表保存为PDF文件
ggsave("wanyixia1.pdf", width = 10, height= 10, units = "cm")
最后想一下，如果不用LSD法现成的标记，用TukeyHSD法两两比较的结果又该进行标记呢？
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