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1、加载R包（未安装需要自行安装）：
library(ggplot2) # Create Elegant Data Visualisations Using the Grammar of Graphics
library(agricolae) # Statistical Procedures for Agricultural Research
library(ggpubr) # 'ggplot2' Based Publication Ready Plots
library(ggh4x) # Hacks for 'ggplot2'2、加载数据（随机编写，无实际意义）：
df <- read.table("data.txt", header = 1, check.names = F, sep = "\t")3、计算不同Time中各组的差异-多重比较：
###T1
#方差分析
variance<-aov(Value ~ Group, data=df[df$Time=="T1",])
# LSD法
MC <- LSD.test(variance,"Group", p.adj="bonferroni")
data_sg1 <- MC$groups
data_sg1$Group <- rownames(data_sg1)
#加入分组信息
data_sg1$Time <- rep("T1")
###T2
#方差分析
variance<-aov(Value ~ Group, data=df[df$Time=="T2",])
# LSD法
MC <- LSD.test(variance,"Group", p.adj="bonferroni")
data_sg2 <- MC$groups
data_sg2$Group <- rownames(data_sg2)
#加入分组信息
data_sg2$Time <- rep("T2")
###T3
#方差分析
variance<-aov(Value ~ Group, data=df[df$Time=="T3",])
# LSD法
MC <- LSD.test(variance,"Group", p.adj="bonferroni")
data_sg3 <- MC$groups
data_sg3$Group <- rownames(data_sg3)
#加入分组信息
data_sg3$Time <- rep("T3")
###整合数据
data_sg <- rbind(data_sg1,data_sg2,data_sg3)
#添加Period分组
data_sg$Period <- ifelse(data_sg$Group=="groupA","Period01",
ifelse(data_sg$Group=="groupB"|data_sg$Group=="groupC"|data_sg$Group=="groupD","Period02","Period03"))4、基础图形绘制：
ggplot()+
geom_bar(data=df[df$Time=="T1",],
aes(x = Group, y = Value, fill=Time),
color="black",stat="summary",fun=mean,
position="dodge",width = 0.8)+
geom_bar(data=df[df$Time=="T2",],
aes(x =Group, y = Value, fill=Time),
color="black",stat="summary",fun=mean,
position="dodge",size=0.5,width = 0.65)+
geom_bar(data=df[df$Time=="T3",],
aes(x = Group, y = Value, fill=Time),
color="black",stat="summary",fun=mean,
position="dodge",size=0.5,width = 0.5)5、绘图模板展示（模板部分代码及原始测试数据可在公众号后台查看具体获取方式）：
需要附带注释的源码及测试数据请查看下方绘图模板获取方式！！
PS: 以上内容是小编个人学习代码笔记分享，仅供参考学习，欢迎大家一起交流学习。
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