ggpubr 计算的P值不是校正后P解决并绘图

ggpubr计算的P值存有问题被统计大佬诟病，无法使用bonferroni的方法进行多重，比较烦发现GitHub https://github.com/kassambara/rstatix 这个叫rstatix的包可以搞

上才艺，library搞起

library(ggpubr)
library(rstatix)

#导入数据
rt=read.table(inputFile,sep="\t",header=T,check.names=F)

数据长这样

这个包的操作让我很迷茫pairwise_t_test 这个函数本上就是多重比较

x=colnames(rt)[2]
y=colnames(rt)[3]
colnames(rt)=c("id","Type","Expression")

#设置比较租
group=levels(factor(rt$Type))
rt$Type=factor(rt$Type, levels=group)
comp=combn(group,2)
my_comparisons=list()
for(i in 1:ncol(comp)){my_comparisons[[i]]<-comp[,i]}

###自信的打脸操作，看了源码发现pairwise_t_test可以进行多重比较，所以自信的按照添加p值。
stat.test <- rt %>%
  pairwise_t_test(formula =Expression~Type ,comparisons = my_comparisons) %>% ##需要一个比较组才能做
  adjust_pvalue() %>%
  add_significance("p.adj")%>%
  add_xy_position(x = "Type", dodge = 0.8)

成功了，它有在ggplot2的接口，stat_pvalue_manual函数所以我直接用了

t_test这个函数我看是两者比较，但是很迷。它会多重比较让我质疑pairwise_t_test的意义

stat.test1 <- rt %>%
  t_test(Expression ~ Type) %>%###神奇的函数，把pairwise_t_test整的我都看不懂了
  adjust_pvalue(method = "bonferroni") %>%
  add_significance("p.adj")%>%
  add_xy_position(x = "Type", dodge = 0.8)
stat.test$p.adj <- paste0('p = ',stat.test1$p.adj)##添加P=的符号

绘制图

#绘制boxplot
boxplot=ggboxplot(rt, x="Type", y="Expression", color="Type",
		          xlab=x,
		          ylab=y,
		          legend.title=x,
		          add = "jitter")+ stat_pvalue_manual(
		            stat.test,  label = "p.adj",#label函数可以label = 'p.adj.signif'会出现*图
		             tip.length = 0.02,
		            step.increase = 0.05
		          ) +
  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.05, 0.1)))

懂行告诉我这两个参数的差异，我只看到的校正P的不同，不理解具体，请统计大神来科普一下