差异分析完整解决方案-EasyAovWlxPlot使用指南
最初这份脚本是这样的：R语言一键批量完成差异统计和可视化。当时我们发布的版本，我封装的比较简单，每个步骤不能分开跑，只能按照流程从一而终，后来我做升级版：查看升级版本，将多重比较方法和可视化进行了丰富，再后来我发现正态分布函数错误，所以又进行了更正：查看更正版本，最后就是咱们这篇教程了。
作为宏基因组副主编，我觉得有责任将这件事情做到底。过于厚实的封装让大家无法体会到每个步骤的输入输出，所以我将整体部分分为了多个步骤，按照数据检验–统计分析–图表展示，这三个步骤来做，思路清晰，一目了然。将这套统计分析整理成了多个函数，提供每个模块的操作，同时又可以一体化实现统计分析，错误也修改了，大家各种需求我也添加了，所以这个R包就到可以写的时候了，前几天我完成了这个事情。目前已经可以安装了。也欢迎大家到我的GitHub上访问，说来惭愧，目前有几个都是不成熟的项目。
下面这张建议的图形我在ppt里面做的，希望可以让大家明白这个R包的思路。下面我就要开始介绍这个R包的功能啦。
安装包我已经在两台win10上测试过并且在ubuuntu服务器上也可以正常安装，希望大家也安装顺利。
library(devtools)
# install_github("taowenmicro/EasyAovWlxPlot")
导入包
library(EasyAovWlxPlot)
library(ggplot2)
#使用内置数据
data(data_wt)
内置数据集介绍： 这是四个处理的土壤的化学性质指标测定的结果，前两列分别是样本名称，分组信息，第3列到第12列是不同指标
ID group AK AP bac fun micro NH4-N NO3-N pH SOM TN
1 CF1 CF 303.6 77.82301 12000000 72000 1668000 9.6432 70.0112 9.216 29.04867 5.076147
2 CF2 CF 298.8 73.97303 14400000 36000 1500000 9.7314 71.6282 8.340 28.46617 5.013429
3 CF3 CF 294.0 91.16963 10800000 36000 648000 9.2022 90.1894 8.604 28.48510 5.244267
4 CK1 CK 242.4 112.72954 30000000 84000 1788000 9.9960 79.3604 3.600 5.11066 4.969990
5 CK2 CK 273.6 94.07850 26400000 48000 720000 9.7902 82.2220 3.720 24.68137 4.812697
6 CK3 CK 270.0 102.80513 7200000 48000 996000 9.6726 79.8602 3.720 25.07207 4.843911
7 Rhi1 Rhi 330.0 91.25518 33600000 264000 2628000 9.4668 56.0756 9.108 34.30180 6.058957
8 Rhi2 Rhi 343.2 92.88073 39600000 240000 2112000 10.0548 55.6052 9.372 33.37313 5.927957
9 Rhi3 Rhi 344.4 87.49075 30000000 228000 2520000 9.6432 55.4386 8.784 31.50144 5.227732
10 WT1 WT 338.4 90.57074 19200000 60000 1572000 10.0254 73.4412 8.676 31.00468 5.216963
11 WT2 WT 356.4 101.17958 18000000 36000 1584000 9.1728 91.3262 8.604 32.59705 5.543280
12 WT3 WT 360.0 92.45295 14400000 36000 1284000 9.0552 93.6782 7.980 32.01826 5.279473
基于单个指标的统计分析
正态检验和方差齐性分析NorNorCVTest
?NorNorCVTest
##使用案例
NorCV = NorNorCVTest(data = data_wt, i= 4, method_cv = "leveneTest")
#提取正态检验结果
NorCV[[1]]
#提取方差齐性检验结果
NorCV[[2]]
正态检验结果：这里一共有五行，前四行是每个处理的正态检验结果，最后一列标记了是否符合正态分布，显然这里四个组数据都符合正态分布。
No Name W p.value norm.test
1 1 CF 0.9077245 0.4105296 Norm
2 2 CK 0.9986271 0.9292195 Norm
3 3 Rhi 0.9501277 0.5698609 Norm
4 4 WT 0.8781602 0.3190147 Norm
5 Test Method: Shapiro-Wilk NA NA
方差齐性结果，大于0.05，表明符合方差齐性
[1] 0.6944591
方差分析(aovMcomper)
data: 输入数据框，第一列为样本编号，第二列为分组，注意分组标签必须设定为group，第三列以后就是测定或者收集的指标了;
i: 代表您想要进行统计的列，比如：第三列：i = 3;
method_Mc: 选择需要使用的多重比较方法，这里又多种方法可供选择：method_Mc == “LSD”; method_Mc == “SNK”; method_Mc == “Duncan”; method_Mc == “scheffe”;
# ?aovMcomper
result= aovMcomper (data = data_wt, i= 5, method_Mc = "Tukey")
# 提取多重比较结果
result[[1]]
#提取方差检验结果
result[[2]]
result[[1]]结果展示：groups是多重比较结果，group是分组信息。
result[[1]]
groups group
CF a CF
CK ab CK
Rhi b Rhi
WT ab WT
result[[2]]展示反方差分析结果。
Call:
aov(formula = count ~ group, data = ss)
Terms:
group Residuals
Sum of Squares 8.0292e+14 3.6672e+14
Deg. of Freedom 3 8
Residual standard error: 6770524
Estimated effects may be unbalanced
非参数检验(KwWlx)
两个参数代表的意义与方差分析的两个相同；这里窝都会重复写上，相信大家在看完这篇推送后就熟练整个R包中仅仅不到10个的参数啦。
data: 输入数据框，第一列为样本编号，第二列为分组，注意分组标签必须设定为group，第三列以后就是妮妮测定或者收集的指标了
i: 代表您想要进行统计的列，比如：第三列：i = 3
# ?KwWlx
res = KwWlx(data = data_wt, i= 4)
# 调用非参数两两比较结果：字母标记展示
res[[1]]
#表格展示两两之间差异结果
res[[2]]
res[[1]]我设置的输出和上一个函数一样，所以更方便大家解读了，第一个结果我整理成两两比对的形式，如果显著会添加* 号来标记。如果不显著则显示“ns”。
res[[2]] 表格展示
.y. group1 group2 p p.adj p.format p.signif method
1 count CF CK 0.1 0.6 0.1 ns Wilcoxon
2 count CF Rhi 0.2 0.8 0.2 ns Wilcoxon
3 count CF WT 0.2 0.8 0.2 ns Wilcoxon
4 count CK Rhi 0.1 0.6 0.1 ns Wilcoxon
5 count CK WT 0.2 0.8 0.2 ns Wilcoxon
6 count Rhi WT 0.7 0.8 0.7 ns Wilcoxon
>
柱状图展示方差分析或非参数检验结果(aovMuiBarPlot)
data：输入数据框，第一列为样本编号，第二列为分组，注意分组标签必须设定为group，第三列以后就是测定或者收集的指标了
i：代表您想要进行统计的列，比如：第三列：i = 3
sig_show：代表差异展示方式；sig_show ="abc"是使用字母表示;sig_show ="line"是使用连线和星号表示；如果是NA，那么就不显示显著性结果
result：代表显著性差异分析结果，是一个数据框，第一列是显著性差异字母，第二列是分组group
# ?aovMuiBarPlot
###----使用方差检验结果和多重比较结果做展示： 柱状图展示
PlotresultBar = aovMuiBarPlot(data = data_wt, i= 3, sig_show ="abc", result = result[[1]])
#提取结果
PlotresultBar[[1]]
#提取方差分析或非参数检验结果
PlotresultBar[[2]]
处理图形展示外，我们将出图数据保存到list2中，供大家调用。
Row.names groups group mean SD
1 CF a CF 298.8 4.800000
2 CK ab CK 262.0 17.069271
3 Rhi b Rhi 339.2 7.989994
4 WT ab WT 351.6 11.572381
箱线图展示方差分析或非参数检验结果(aovMuiBoxP)
data：输入数据框，第一列为样本编号，第二列为分组，注意分组标签必须设定为group，第三列以后就是测定或者收集的指标了；
i：代表您想要进行统计的列，比如：第三列：i = 3；
sig_show：代表差异展示方式；sig_show ="abc"是使用字母表示;sig_show ="line"是使用连线和星号表示；如果是NA，那么就不显示显著性结果；
result：代表显著性差异分析结果，是一个数据框，第一列是显著性差异字母，第二列是分组group；
# ?aovMuiBoxP
# #使用案例
PlotresultBox = aovMuiBoxP(data = data_wt, i=3, sig_show ="abc", result = result[[1]])
#提取图片
p = PlotresultBox[[1]]
p
# 提取检验结果
PlotresultBox[[2]]
除了输出箱线图外，还可以得到作图数据文件。
ID group dd stat y
1 CF1 CF 303.6 a 309.48
2 CF2 CF 298.8 a 309.48
3 CF3 CF 294.0 a 309.48
4 CK1 CK 242.4 ab 279.48
5 CK2 CK 273.6 ab 279.48
6 CK3 CK 270.0 ab 279.48
7 Rhi1 Rhi 330.0 b 350.28
8 Rhi2 Rhi 343.2 b 350.28
9 Rhi3 Rhi 344.4 b 350.28
10 WT1 WT 338.4 ab 365.88
11 WT2 WT 356.4 ab 365.88
12 WT3 WT 360.0 ab 365.88
多指标统计分析
多个指标同时做正态检验和方差齐性分析(MuiNorCV)
这里对多组数据进行分析，正态检验和方差齐性结果我时用T或F代表，方便阅读。
data：输入数据框，第一列为样本编号，第二列为分组，注意分组标签必须设定为group，第三列以后就是测定或者收集的指标了；
num：代表您想要进行统计的列,这里可以输入多个列，只需要指定列号即可：例如：num = c(4:6)；
method_cv：代表选择方差齐性的方法，有两种可供选择：method_cv == “bartlett.test” ;method_cv == “leveneTest”；
dim(data_wt)
# ?MuiNorCV
# 使用案例
norCv = MuiNorCV(data = data_wt,num = c(4:10),method_cv = "leveneTest")
#展示正态检验和方差齐性结果
norCv
cor列是正态检验结果，TRUE就是符合正态分布，FALSE就是不符合
CV是指方差齐性分析结果，TURE为符合或者FALSE不符合。
DI cor CV
[1,] "AP" "TRUE" "TRUE"
[2,] "bac" "TRUE" "TRUE"
[3,] "fun" "FALSE" "TRUE"
[4,] "micro" "TRUE" "TRUE"
[5,] "NH4-N" "TRUE" "TRUE"
[6,] "NO3-N" "TRUE" "TRUE"
多个指标方差检验(MuiaovMcomper)
data：输入数据框，第一列为样本编号，第二列为分组，注意分组标签必须设定为group，第三列以后就是你测定或者收集的指标
num：代表您想要进行统计的列,这里可以输入多个列，只需要指定列号即可：例如：num = c(4:6)
method_Mc：选择需要使用的多重比较方法，这里又多种方法可供选择：method_Mc == “LSD”;method_Mc == “SNK”;method_Mc == “Duncan”;method_Mc == “scheffe”
# ? MuiaovMcomper
# #使用案例
result = MuiaovMcomper(data = data_wt, num = c(4:6), method_Mc = "Tukey")
#提取每个指标方差检验多重比较结果
result
结果展示：多个指标按照列排布。
AP bac fun
CF a a a
CK b ab a
Rhi ab b b
WT ab ab a
多个指标非参数检验(MuiKwWlx)
data：输入数据框，第一列为样本编号，第二列为分组，注意分组标签必须设定为group，第三列以后就是测定或者收集的指标了
num：代表您想要进行统计的列,这里可以输入多个列，只需要指定列号即可：例如：num = c(4:6)
# ? MuiKwWlx
# #使用案例
result = MuiKwWlx(data = data_wt,num = c(4:6))
#提取每个指标非参数检验多重比较结果
result
非参数检验也是类似的结果展示方式。
多组数据差异分析柱状图(MuiPlotresultBar)我让该函数自动保存每个指标的出图文件到当前文件夹中。这些文件以该指标名称命名；
data：输入数据框，第一列为样本编号，第二列为分组，注意分组标签必须设定为group，第三列以后就是测定或者收集的指标了
num：代表您想要进行统计的列,这里可以输入多个列，只需要指定列号即可：例如：num = c(4:6)
sig_show：代表差异展示方式；sig_show ="abc"是使用字母表示;sig_show ="line"是使用连线和星号表示；如果是NA，那么就不显示显著性结果
result：代表显著性差异分析结果，是一个数据框，每一列是显著性标记字母,MuiKwWlx
# ?MuiPlotresultBar
# # #使用案例
result = MuiKwWlx(data = data_wt, num = c(4:6))
result
# #结果直接输出到文件夹中
MuiPlotresultBar(data = data_wt,num = c(4:6),result = result ,sig_show ="line")
这个函数并不展示图表，因为是批量出图，加入你要做几千个指标，我都把图表存起来，就太可怕的，所以我会在你当前工作路径下建立一个名为Muibar的文件夹，将图表全部输出到其中。
我让该函数自动保存每个指标的出图文件到当前文件夹中。这些文件以该指标名称命名；
data：输入数据框，第一列为样本编号，第二列为分组，注意分组标签必须设定为group，第三列以后就是妮妮测定或者收集的指标了
num：代表您想要进行统计的列,这里可以输入多个列，只需要指定列号即可：例如：num = c(4:6)
sig_show：代表差异展示方式；sig_show ="abc"是使用字母表示;sig_show ="line"是使用连线和星号表示；如果是NA，那么就不显示显著性结果
result：代表显著性差异分析结果，是一个数据框，每一列是显著性标记字母,MuiKwWlx
# ?MuiPlotresultBox
#使用案例
result = MuiKwWlx(data = data_wt,num = c(4:8))
result
# #直接出图到文件夹中
MuiPlotresultBox(data = data_wt,num = c(4:8),result = result,sig_show ="abc")
这个函数并不展示图表，因为是批量出图，加入你要做几千个指标，我都把图表存起来，就太可怕的，所以我会在你当前工作路径下建立一个名为Muibox的文件夹，将图表全部输出到其中。
单个图形的展示可能满足我们的要求，此时分面图形在补一刀
data：输入数据框，第一列为样本编号，第二列为分组，注意分组标签必须设定为group，第三列以后就是妮妮测定或者收集的指标了
num：代表您想要进行统计的列,这里可以输入多个列，只需要指定列号即可：例如：num = c(4:6)
sig_show：代表差异展示方式；sig_show ="abc"是使用字母表示;sig_show ="line"是使用连线和星号表示；如果是NA，那么就不显示显著性结果
result：代表显著性差异分析结果，是一个数据框，每一列是显著性标记字母,MuiKwWlx
ncol:代表分面展示每一行放几张图
# ?FacetMuiPlotresultBar
# # #使用案例
result = MuiaovMcomper(data = data_wt,num = c(4:10),method_Mc = "Tukey")
result
result1 = FacetMuiPlotresultBar(data = data_wt,num = c(4:10),result = result,sig_show ="abc",ncol = 3)
result1[[1]]
data：输入数据框，第一列为样本编号，第二列为分组，注意分组标签必须设定为group，第三列以后就是妮妮测定或者收集的指标了
num：代表您想要进行统计的列,这里可以输入多个列，只需要指定列号即可：例如：num = c(4:6)
sig_show：代表差异展示方式；sig_show ="abc"是使用字母表示;sig_show ="line"是使用连线和星号表示；如果是NA，那么就不显示显著性结果
result：代表显著性差异分析结果，是一个数据框，每一列是显著性标记字母,MuiKwWlx
ncol:代表分面展示每一行放几张图
# ?FacetMuiPlotresultBox
# #使用案例
result = MuiaovMcomper(data = data_wt,num = c(4:10),method_Mc = "Tukey")
result
#
result1 = FacetMuiPlotresultBox(data = data_wt,num = c(4:10),result = result,sig_show ="abc",ncol = 2 )
result1[[1]] + theme_bw()
这个函数可以将我们的目标列做正态检验和方差齐性，然后根据结果选择方差检验或者多重比较方法，最后选择自己需要的出图方式和显著性标记方式展示。
data：输入数据框，第一列为样本编号，第二列为分组，注意分组标签必须设定为group，第三列以后就是测定或者收集的指标了
i：代表您想要进行统计的列，比如：第三列：i = 3
method_Mc：选择需要使用的多重比较方法，这里又多种方法可供选择：method_Mc == “LSD”;method_Mc == “SNK”;method_Mc == “Duncan”;method_Mc == “scheffe”
plot：可以选择需要的出图类型，柱状图和箱线图
# ?SingleStat
# # #使用案例
# #输出结果第一个为图片，第二个是统计结果，第三个是统计方法
result = SingleStat(data = data_wt,plot = "bar",method_Mc = "Tukey",i= 4,sig_show ="abc")
# #导出图片
p = result[[1]]
p
实现了多个指标批量整体运行；这个函数可以将我们的目标列做正态检验和方差齐性，然后根据结果选择方差检验或者多重比较方法，最后选择自己需要的出图方式和显著性标记方式展示。
data：输入数据框，第一列为样本编号，第二列为分组，注意分组标签必须设定为group，第三列以后就是测定或者收集的指标了
num：代表您想要进行统计的列,这里可以输入多个列，只需要指定列号即可：例如：num = c(4:6)
method_cv：代表选择方差齐性的方法，有两种可供选择：method_cv == “bartlett.test” ;method_cv == “leveneTest”
method_Mc：选择需要使用的多重比较方法，这里又多种方法可供选择：method_Mc == “LSD”;method_Mc == “SNK”;method_Mc == “Duncan”;method_Mc == “scheffe”
plot：可以选择需要的出图类型，柱状图和箱线图
sig_show：代表差异展示方式；sig_show ="abc"是使用字母表示;sig_show ="line"是使用连线和星号表示；如果是NA，那么就不显示显著性结果
ncol：代表分面展示每一行放几张图
plottype：输出图形是分面展示plottype =mui，还是单张展示:plottype == “single”
# ?MuiStat
#使用案例
result = MuiStat(data = data_wt,num = c(4:10),method_cv = "leveneTest",method_Mc = "Tukey",sig_show = "abc",ncol = 4,plot = "box",plottype = "mui")
result[[1]]
作者：文涛 南京农业大学
责编：刘永鑫 中科院遗传发育所
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作者：刘永鑫Adam
