Rで解析：ggplot2で統計情報を一緒にプロット！「ggstatsplot」パッケージ

#パッケージのインストール
install.packages("ggstatsplot")

#パッケージの読込み
library("ggstatsplot")
#コマンド例実行に必要なパッケージ
#PMCMRplusパッケージがなければインストール
if(!require("PMCMRplus", quietly = TRUE)){
  install.packages("PMCMRplus");require("PMCMRplus")
}
#ggsideパッケージがなければインストール
if(!require("ggside", quietly = TRUE)){
  install.packages("ggside");require("ggside")
}

###データ例の作成#####
n <- 60
TestData <- data.frame("Group" = rep(paste0("Group", 1:3), each = 20),
                       "Data1" = sample(rnorm(500), n, replace = TRUE),
                       "Data2" = sample(rnorm(500), n, replace = TRUE),
                       "Letter" = sample(LETTERS[1:3], n, replace = TRUE))

TestData[, 2] <- TestData[, 2] + rep(c(0, .8, .3), each = 20)
TestData[, 3] <- TestData[, 3] + rep(c(0, 4, 10), each = 20)

#構造確認
#str(TestData) 
########

#統計情報がある箱ひげ図,バイオリンプロットの作成:ggbetweenstatsコマンド
#グラフの設定:plot.typeオプション;"box","violin","boxviolin"
#分布の仮説:typeオプション;"parametric","nonparametric","robust","bayes"
#p値の調整法:"p.adjust.method","holm","hochberg","hommel","bonferroni",
#"BH","BY","fdr","none"
#表示する小数点の桁数:kオプション
ggbetweenstats(data = TestData, x = Group, y = Data1,
               pairwise.comparisons = TRUE,
               pairwise.annotation = "p.value",
               pairwise.display = "all",
               plot.type = "boxviolin", messages = FALSE,
               k = 2, p.adjust.method = "holm")

#統計情報が散布図の作成:ggscatterstatsコマンド
#相関の計算方法を指定:type;"parametric","pearson","robust","bayes"
ggscatterstats(data = TestData, x = Data1, y = Data2,
               type = "robust", messages = FALSE,
               centrality.para = "median")

#カテゴリ変数の円グラフを作成:grouped_ggpiestatsコマンド
#カテゴリ変数を指定:mainオプション
#グループ指標を指定:grouping.varオプション
#ラベル内容:slice.labelオプション;"percentage","counts","both"
grouped_ggpiestats(data = TestData, x = Letter, main = Letter,
                   grouping.var = Group, slice.label = "both")