library(ggplot2)
library(reshape2)
library(ggthemr)
library(ggsignif)

WORD_SIZE="15"
data=read.table("data.csv",sep=",",header = T,row.names = 1,check.names = F)
pain=data[,c(1,2,3,4,5,13)]
#對數(shù)據(jù)整合后計算均值與標準差aggregate(計算數(shù)值向量，by=list（分組折疊因子），計算函數(shù))
mean.pain=aggregate(pain[,c(1,2,3,4,5)],by=list(pain$手術(shù)方式),mean)
sd.pain=aggregate(pain[,c(1,2,3,4,5)],by=list(pain$手術(shù)方式),sd)
data2=rbind(mean.pain,sd.pain)
colnames(data2)[1]=c("手術(shù)方式")
data2[,1]=c("胸腔鏡","機器人","胸腔鏡","機器人")
data3=melt(data2[c(1,2),])
data4=melt(data2[c(3,4),])
data5=cbind(data3,data4$value)
colnames(data5)[2:4]=c("疼痛","均值","標準差")

#做T檢驗
t.test(pain$`8h`~手術(shù)方式,data = pain)
t.test(pain$`12h`~手術(shù)方式,data = pain)
t.test(pain$`24h`~手術(shù)方式,data = pain)
t.test(pain$`48h`~手術(shù)方式,data = pain)
t.test(pain$`72h`~手術(shù)方式,data = pain)
ggthemr('fresh')

#柱形圖排序
sub=factor(data5$手術(shù)方式,levels = c("胸腔鏡","機器人"))

ggplot(data5,aes(x=疼痛,y=均值,fill=sub))+   #fill填寫排序
  geom_bar(stat="identity",position='dodge',width = 0.7)+
  ylim(0,10)+#設(shè)置y軸范圍
  labs(x='疼痛', y='VAS評分', fill='手術(shù)方式')+
  theme(axis.text.x = element_text(size=WORD_SIZE),  # 設(shè)置x軸字體大小
        axis.text.y = element_text(size=WORD_SIZE), # 設(shè)置y軸字體大小
        axis.title.x = element_text(size=WORD_SIZE), # 設(shè)置x軸總標題字體大小，
        axis.title.y = element_text(size=WORD_SIZE),# 設(shè)置y軸總標題字體大小
        legend.title = element_text(size=WORD_SIZE),# 設(shè)置圖例標題字體大小
        legend.text = element_text(size=WORD_SIZE)) + # 設(shè)置圖例文字標簽字體大小
  geom_errorbar(aes(ymin=均值-標準差, ymax=均值+標準差), 
                width=0.2,color='black',
                position=position_dodge(0.7))+#設(shè)置誤差線分組間間距大小
  geom_signif(y_position=c(7.5), xmin=c(2.8), xmax=c(3.1),  # 設(shè)置顯著性說明，y_position是誤差線所在y軸位置，xmin和xmax是誤差線在x軸位置，可傳入多個值
              annotation=c("*"), tip_length=0.1, size=0.8, textsize = 10,  # 顯著性標識；顯著性括號下延長度；大小設(shè)置；字體大小
              vjust = 0.2) +# 調(diào)整顯著性標識和顯著性括號之間的距離
  theme(text = element_text(family='STXihei'))#顯示中文

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