这门课围绕 R 语言中 ggpubr 与 wilcox.test 的实战组合，带你把统计检验结果直接搬到箱线图上。你会学习如何准备分组数据，用 stat_compare_means() 为 A-B、A-C、B-C 等多组比较添加 P 值，并通过 comparisons 控制比较顺序和标注布局，让图表更清晰、更符合论文展示需求。课程还强调结果验证：分别抽取两组子集运行 wilcox.test，与图中 P 值核对，避免“图对不上数”。同时讲解 Wilcoxon 与 t.test 的切换、显著性方向判断，以及如何结合中位数解读哪一组更高。 适合正在做科研绘图、论文投稿、数据分析报告，或需要掌握 R 统计可视化的学生和研究者。学完后，你能独立完成箱线图加显著性标注，灵活调整两两比较，正确解读检验结果，并知道何时用非参数 Wilcoxon、何时用 t 检验，让统计图表既专业又可信。