数据为真实数据修改后的数据。
很早之前给师姐调试了一个适配她大批量实验的作图代码，最近她发现有些问题，部分组数据只有四个，但图中却出现了五个点！
使用代码如下
rm(list = ls())
data = read.csv(file = "test.txt",header = T,sep = "\t")
library(tidyr)
ldata = pivot_longer(data = data,
cols = starts_with("X"),
names_to = "sample",
values_to = "length")
library(ggplot2)
library(ggsci)
library(ggpubr)
ldata$Shoot_length <- factor(ldata$Shoot_length,
levels=c(unique(ldata$Shoot_length)),ordered = TRUE)
data$Shoot_length
ggplot(data = ldata ,aes(x = Shoot_length, y = length))+
stat_boxplot(geom = "errorbar",
width=0.1)+
geom_boxplot(widths = 0.1)+
geom_jitter()+
theme_classic()+
scale_color_aaas() +
theme(plot.subtitle = element_text(size = 15,hjust = 0.5),
legend.title = element_text(size = 12))+
labs(x = NULL, y = NULL,color = "Group")+
theme(axis.text.x = element_text(size = 15),axis.text.y = element_text(size = 15))+
theme(legend.text = element_text(size = 12),legend.title = element_text(size = 14))这要是解决不了，妥妥的学术造假啊！
经过检索，我们找到了答案。其实问题非常简单，geom_boxplot() 函数里有一批专门针对离群值 (outlier) 进行标注的参数。
- outlier.colour：离群点的颜色
- outlier.fill：离群点的填充色
- outlier.shape：离群点的形状
- outlier.size：离群点的大小
- outlier.alpha：离群点的透明度
如果我们使用geom_point()，实际上outlier只是对离群点进行了标注。默认情况下，标注会和原点属性相同（重合），因此只能看到一个点。
而一旦我们使用了geom_jitter()，那么因其“抖动”的属性，标注和原点就会分离开来，这也就造成了两个点的假象。
