ggstattsplot : Why ggwithinstats not working with categorical data-CodePudding

I'm trying to run the ggwithinstats function from ggstatplot but I get the following error.

This is I'm running

ggwithinstats( # independent samples
  data = dat,
  x = FAB,
  y = BM_percentage,
  plot.type = "box", # for boxplot
  type = "nonparametric", # for wilcoxon
  centrality.plotting = FALSE # remove median
)

########################
ggwithinstats(
   df2,
  x = FAB,
  y = BM_percentage
)

I get the error for the first code

Error in validObject(.Object) : invalid class “dsparseModelMatrix” object: superclass "Mnumeric" not defined in the environment of the object's class Error in validObject(.Object) : invalid class “dsparseModelMatrix” object: superclass "Mnumeric" not defined in the environment of the object's class Error in complete.cases(x, y) : not all arguments have the same length

And for the second code I get this

Error in p.adjust(pp[lower.tri(pp, TRUE)], p.adjust.method) :
(list) object cannot be coerced to type 'double'

My data which I'm trying to run

 b <- dput(dat)
structure(list(FAB = structure(c(5L, 1L, 5L, 3L, 2L, 4L, 6L, 
2L, 1L, 6L, 5L, 1L, 5L, 1L, 5L, 6L, 3L, 5L, 2L, 5L, 3L, 3L, 3L, 
1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 6L, 4L, 2L, 5L, 4L, 3L, 2L, 3L, 2L, 3L, 3L, 
1L, 5L, 2L, 2L, 3L, 2L, 5L, 4L, 6L, 5L, 3L, 1L, 3L, 5L, 5L, 3L, 
5L, 2L, 2L, 1L, 5L, 2L, 2L, 3L, 2L, 5L, 4L, 4L, 6L, 3L, 3L, 5L, 
2L, 2L, 2L, 3L, 5L, 2L, 3L, 6L, 1L, 2L, 3L, 2L, 3L, 3L, 6L, 2L, 
2L, 5L, 3L, 3L, 3L, 2L, 5L, 2L, 4L, 1L, 6L, 6L, 3L, 3L, 5L, 6L, 
2L, 1L, 5L, 2L, 4L, 5L, 2L, 6L, 6L, 3L, 4L, 5L, 3L, 2L, 4L, 6L, 
2L, 5L, 4L, 2L, 4L, 5L, 3L, 3L, 3L, 3L, 5L, 2L, 2L, 3L, 1L, 3L, 
3L, 2L, 2L, 6L, 4L, 2L, 4L, 4L, 3L, 2L, 5L, 5L), .Label = c("M0", 
"M1", "M2", "M3", "M4", "M5"), class = "factor"), WBC = c(76.7, 
5, 5, 27.7, 10.7, 2.1, 78.5, 8.2, 47.2, 72.1, 67.5, 2.9, 22.2, 
1, 15.2, 7.3, 12.6, 27.6, 46.4, 27.1, 34.2, 33.5, 2.5, 2.3, 8.3, 
61.6, 47.6, 5.6, 137.2, 3.4, 48, 13.6, 0.9, 5.5, 1.5, 4.1, 90.4, 
34.8, 3.1, 2.3, 37, 34, 2.7, 17, 29.4, 50.3, 0.5, 4, 12.4, 12, 
111, 77.3, 2.9, 37.9, 8.3, 57.1, 11.5, 37.5, 6.1, 90.6, 80.5, 
10.1, 1.5, 30.8, 2.3, 0.4, 86.4, 34.6, 15.1, 35.9, 17.9, 0.7, 
33.2, 45.6, 98.8, 26.1, 134.4, 98.2, 8.4, 2.1, 67.9, 51.8, 5.1, 
2.6, 43.1, 6.7, 30.5, 171.9, 29.7, 75.2, 45, 11.5, 22.9, 131.5, 
63.7, 1.6, 5.4, 116.2, 14.9, 202.7, 18.7, 52.9, 99.2, 13.5, 14.5, 
2.7, 1.2, 8.2, 30.9, 103.6, 93, 5.1, 3.4, 0.9, 4.9, 42.1, 6.4, 
1.5, 59.3, 88.1, 25.9, 31.5, 223.8, 29, 9.9, 1.7, 0.6, 14.3, 
61.6, 2.2, 1.2, 16, 11, 92, 29.4, 32.4, 42.8, 2.9, 6.7, 1.2, 
13.1, 1, 3.6, 4.3, 39.8, 19.6, 101.3), TMB = c(0, 0.733333333333, 
0.3, 0.266666666667, 0.466666666667, 0.333333333333, 0.233333333333, 
0.2, 0.5, 0.133333333333, 0.333333333333, 0.566666666667, 0.3, 
0.766666666667, 0.166666666667, 0.233333333333, 0.4, 0.266666666667, 
0.533333333333, 1.13333333333, 0.233333333333, 0.1, 0.4, 0.4, 
0.333333333333, 0.4, 0.5, 0.4, 0.1, 0.2, 0.566666666667, 0.466666666667, 
0.2, 0.733333333333, 0.5, 0.333333333333, 0.2, 0.333333333333, 
0.4, 0.266666666667, 0.0666666666667, 0.266666666667, 0.2, 0.433333333333, 
0.566666666667, 0.0666666666667, 0.166666666667, 0.533333333333, 
0.3, 0.433333333333, 0, 0.4, 0.466666666667, 0.0666666666667, 
0.333333333333, 0, 0.7, 0.4, 0.233333333333, 0.3, 0.0333333333333, 
0.4, 0.566666666667, 0.0333333333333, 0.0333333333333, 0.266666666667, 
0.0333333333333, 0.4, 0.466666666667, 0.166666666667, 0.633333333333, 
0.366666666667, 0.233333333333, 0.466666666667, 0.1, 0.0666666666667, 
0.4, 0.366666666667, 0.1, 0.166666666667, 0.266666666667, 0.466666666667, 
0.266666666667, 0.333333333333, 0.0333333333333, 0.1, 0.5, 0.333333333333, 
0.333333333333, 0.266666666667, 0, 0.466666666667, 0.233333333333, 
0.166666666667, 0.266666666667, 0.333333333333, 0.433333333333, 
0.1, 0.0666666666667, 0.4, 0.2, 0.133333333333, 0.533333333333, 
0.2, 0.4, 0.433333333333, 0.1, 0.2, 0.0666666666667, 0.233333333333, 
0.1, 0, 0.3, 0.266666666667, 0.233333333333, 0.6, 0.533333333333, 
0.2, 0.2, 0.5, 0.0333333333333, 0.0333333333333, 0.0666666666667, 
0.166666666667, 0.5, 0.5, 0.166666666667, 0.3, 0.4, 0.3, 0.4, 
0.466666666667, 0.433333333333, 0.4, 0.266666666667, 0.3, 0.4, 
0.6, 0.0333333333333, 0.0666666666667, 0.333333333333, 0.3, 0.1, 
0.333333333333, 0.333333333333, 0.2, 0.0333333333333), BM_percentage = c(82L, 
83L, 91L, 72L, 68L, 88L, 32L, 91L, 59L, 87L, 89L, 99L, 35L, 90L, 
75L, 41L, 63L, 69L, 81L, 51L, 53L, 34L, 63L, 75L, 47L, 95L, 42L, 
55L, 83L, 90L, 84L, 61L, 100L, 64L, 62L, 67L, 77L, 39L, 43L, 
75L, 69L, 73L, 72L, 80L, 90L, 39L, 74L, 78L, 51L, 37L, 92L, 57L, 
85L, 40L, 48L, 81L, 86L, 88L, 60L, 98L, 77L, 42L, 46L, 89L, 95L, 
90L, 73L, 71L, 32L, 70L, 62L, 32L, 75L, 76L, 56L, 30L, 92L, 76L, 
89L, 50L, 79L, 55L, 94L, 80L, 47L, 81L, 90L, 87L, 75L, 46L, 67L, 
70L, 86L, 72L, 85L, 40L, 97L, 83L, 57L, 60L, 52L, 90L, 52L, 86L, 
74L, 37L, 71L, 91L, 52L, 85L, 90L, 95L, 70L, 82L, 40L, 64L, 40L, 
90L, 85L, 86L, 71L, 51L, 77L, 85L, 40L, 37L, 35L, 57L, 48L, 81L, 
60L, 62L, 72L, 67L, 56L, 59L, 81L, 33L, 94L, 85L, 72L, 42L, 93L, 
40L, 86L, 71L, 79L), Risk_Cyto = structure(c(2L, 4L, 2L, 2L, 
4L, 1L, 2L, 2L, 4L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 
4L, 4L, 2L, 4L, 1L, 1L, 4L, 4L, 1L, 4L, 1L, 4L, 2L, 4L, 4L, 4L, 
2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 4L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 2L, 2L, 1L, 1L, 4L, 
4L, 2L, 2L, 4L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 
3L, 4L, 2L, 4L, 2L, 2L, 2L, 4L, 2L, 2L, 2L, 1L, 4L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 4L, 2L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 1L, 2L, 2L, 4L, 1L, 2L, 1L, 4L, 4L, 2L, 1L, 3L, 4L, 2L, 4L, 
1L, 2L, 4L, 2L, 1L, 2L, 4L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("Good", 
"Intermediate", "N.D.", "Poor"), class = "factor"), Risk_Molecular = structure(c(4L, 
4L, 2L, 4L, 4L, 1L, 2L, 2L, 4L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 4L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 
2L, 2L, 1L, 4L, 4L, 2L, 4L, 1L, 1L, 4L, 4L, 1L, 4L, 1L, 4L, 2L, 
4L, 4L, 4L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 4L, 2L, 2L, 4L, 2L, 4L, 2L, 4L, 
1L, 1L, 4L, 4L, 2L, 2L, 4L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
1L, 2L, 2L, 3L, 2L, 2L, 4L, 2L, 2L, 2L, 4L, 2L, 2L, 2L, 1L, 4L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 2L, 2L, 4L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 4L, 2L, 
1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 4L, 1L, 2L, 1L, 4L, 4L, 2L, 1L, 3L, 
4L, 2L, 4L, 1L, 2L, 4L, 2L, 1L, 2L, 4L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 2L), .Label = c("Good", "Intermediate", "N.D.", "Poor"), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c("TCGA-AB-2856", 
"TCGA-AB-2849", "TCGA-AB-2971", "TCGA-AB-2930", "TCGA-AB-2891", 
"TCGA-AB-2872", "TCGA-AB-2851", "TCGA-AB-3011", "TCGA-AB-2949", 
"TCGA-AB-2981", "TCGA-AB-2965", "TCGA-AB-2822", "TCGA-AB-2828", 
"TCGA-AB-2959", "TCGA-AB-2973", "TCGA-AB-2987", "TCGA-AB-2986", 
"TCGA-AB-2921", "TCGA-AB-2863", "TCGA-AB-3009", "TCGA-AB-2812", 
"TCGA-AB-2940", "TCGA-AB-2996", "TCGA-AB-2983", "TCGA-AB-2859", 
"TCGA-AB-2913", "TCGA-AB-2917", "TCGA-AB-2929", "TCGA-AB-2825", 
"TCGA-AB-2897", "TCGA-AB-2900", "TCGA-AB-2846", "TCGA-AB-2862", 
"TCGA-AB-3002", "TCGA-AB-2871", "TCGA-AB-2819", "TCGA-AB-2901", 
"TCGA-AB-2920", "TCGA-AB-2966", "TCGA-AB-2814", "TCGA-AB-2942", 
"TCGA-AB-2870", "TCGA-AB-2847", "TCGA-AB-2844", "TCGA-AB-2806", 
"TCGA-AB-2911", "TCGA-AB-2980", "TCGA-AB-2861", "TCGA-AB-2916", 
"TCGA-AB-2878", "TCGA-AB-2944", "TCGA-AB-2817", "TCGA-AB-2830", 
"TCGA-AB-2892", "TCGA-AB-2858", "TCGA-AB-2815", "TCGA-AB-2877", 
"TCGA-AB-2939", "TCGA-AB-2890", "TCGA-AB-2811", "TCGA-AB-2918", 
"TCGA-AB-2898", "TCGA-AB-2908", "TCGA-AB-2866", "TCGA-AB-2842", 
"TCGA-AB-2991", "TCGA-AB-2823", "TCGA-AB-2910", "TCGA-AB-2915", 
"TCGA-AB-2977", "TCGA-AB-2912", "TCGA-AB-2943", "TCGA-AB-2881", 
"TCGA-AB-2988", "TCGA-AB-3000", "TCGA-AB-2948", "TCGA-AB-2895", 
"TCGA-AB-2931", "TCGA-AB-2956", "TCGA-AB-2936", "TCGA-AB-2934", 
"TCGA-AB-2914", "TCGA-AB-2992", "TCGA-AB-2869", "TCGA-AB-2946", 
"TCGA-AB-2894", "TCGA-AB-2963", "TCGA-AB-2928", "TCGA-AB-2924", 
"TCGA-AB-2818", "TCGA-AB-2975", "TCGA-AB-2874", "TCGA-AB-2979", 
"TCGA-AB-2826", "TCGA-AB-2990", "TCGA-AB-3001", "TCGA-AB-2885", 
"TCGA-AB-2835", "TCGA-AB-2873", "TCGA-AB-2955", "TCGA-AB-2845", 
"TCGA-AB-2836", "TCGA-AB-2925", "TCGA-AB-2884", "TCGA-AB-2820", 
"TCGA-AB-2899", "TCGA-AB-3008", "TCGA-AB-2994", "TCGA-AB-2889", 
"TCGA-AB-2853", "TCGA-AB-2896", "TCGA-AB-2893", "TCGA-AB-2867", 
"TCGA-AB-2999", "TCGA-AB-2888", "TCGA-AB-2839", "TCGA-AB-2865", 
"TCGA-AB-3007", "TCGA-AB-2932", "TCGA-AB-2976", "TCGA-AB-2834", 
"TCGA-AB-2840", "TCGA-AB-2880", "TCGA-AB-2998", "TCGA-AB-2813", 
"TCGA-AB-2882", "TCGA-AB-2995", "TCGA-AB-2950", "TCGA-AB-2810", 
"TCGA-AB-2935", "TCGA-AB-2821", "TCGA-AB-2952", "TCGA-AB-2886", 
"TCGA-AB-2805", "TCGA-AB-2876", "TCGA-AB-2808", "TCGA-AB-2937", 
"TCGA-AB-2927", "TCGA-AB-2883", "TCGA-AB-2982", "TCGA-AB-2919", 
"TCGA-AB-3012", "TCGA-AB-2841", "TCGA-AB-2875", "TCGA-AB-2984", 
"TCGA-AB-2970", "TCGA-AB-2933"))

I'm not sure what is going wrong here given that in my X there are groups and in y there is the dependent variable.

Any suggestion or help would be really appreciated.

CodePudding user response：

ggwithinstats is for plotting repeated measures in individual subjects, but the fact that you have different sized groups for FAB and no ID column suggests that this is not what you have. If the groups are different sizes, you will always get an error because you cannot have a repeated measures structure.

I suspect you are looking for ggbetweenstats rather than ggwithinstats, since all you appear to be doing is comparing different groups.

ggbetweenstats( # independent samples
  data = dat,
  x = FAB,
  y = BM_percentage,
  type = "nonparametric", # for wilcoxon
  plot.type = "box", # for boxplot
  centrality.plotting = FALSE # remove median
)