w我做夢(mèng)都在想這個(gè)誤差棒可以用均值的sd值做出來(lái)捶码，而不是依靠散點(diǎn)圖算到的sd值羽氮。
但事實(shí)上，誤差棒是用sd做出的惫恼，而顯著性差異線是用散點(diǎn)做的档押。
w我就沒(méi)睡好，現(xiàn)在蒙蒙的還有一會(huì)兒的面試……我還是先看論文吧祈纯。
柱狀圖這些命令即可（頂多6行）
plot_data2 <- read.csv("NPT_sod.csv")
p <- ggplot(data=plot_data2,aes(x=group,y=mean))+
? geom_bar(fill=c("green","blue","red"),color="black",
? ? ? ? ? position=position_dodge(),
? ? ? ? ? stat="identity")+
? geom_errorbar(aes(ymin=mean-sd,ymax=mean+sd),
? ? ? ? ? ? ? ? width=0.3,position=position_dodge())
然后這里又有問(wèn)題：
后來(lái)顯著性標(biāo)記線也整出來(lái)的盆繁，很簡(jiǎn)單掀淘。
```
library(ggplot2)
library(ggsignif)
library(ggpubr)
library(RColorBrewer)
plot_data2 <- read.csv("NPT_sod.csv")
plot_data1 <- read.csv("NPT.csv")
p <- ggplot(data=plot_data2,aes(x=group,y=mean))+
? geom_bar(fill=c("green","blue","red"),color="black",
? ? ? ? ? position=position_dodge(),
? ? ? ? ? stat="identity")+
? geom_errorbar(aes(ymin=mean-sd,ymax=mean+sd),
? ? ? ? ? ? ? ? width=0.3,position=position_dodge())+
? geom_signif(data=plot_data1,aes(x=group,y=Retive_Abundance),
? ? ? ? ? ? ? comparisons = list(c("N","P"),
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? c("N","T"),
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? c("P","T")),
? ? ? ? ? ? ? annotation=c("**"),
? ? ? ? ? ? ? map_signif_level = T,
? ? ? ? ? ? ? tip_length = c(0,0,0,0,0,0),
? ? ? ? ? ? ? y_position = c(46,54,49),
? ? ? ? ? ? ? size = 1,
? ? ? ? ? ? ? textsize = 10,
? ? ? ? ? ? ? test = "t.test")
```
之前搞不懂算顯著性差異為什么還要借助元數(shù)據(jù)而不是均值和sd，網(wǎng)上有人說(shuō)“用原始數(shù)據(jù)最好”油昂。我現(xiàn)在試一下不借助元數(shù)據(jù)的。
看來(lái)難倾贰，因?yàn)槿绻P算的話(huà)需要查表冕碟，不如使用元數(shù)據(jù)一個(gè)ttest就完成了。
