4 小组成员贡献与得分点解析
4.1 项目得分点分析
4.2 一、课堂教授内容
4.2.1 1、文学化编程：
4.2.1.1 1.1 使用了 R Markdown
4.2.1.2 1.2 使用R Studio运行代码，对代码进行复现、修改
4.2.1.3 1.3 小组成员使用 Pull requests对自己所做内容进行提交
4.2.1.4 1.4 使用了git对仓库内容进行拉取和提交
4.3 二、问题及解决思路
4.3.1 1、问题：
4.3.1.1 如何复现一组数据的小提琴箱线图？
4.3.2 2、解决思路
4.3.2.1 1.1 找到数据并且在GitHub寻找开源代码
4.3.2.2 1.2 下载数据并且导入R Studio对其进行整理和复现
4.3.2.3 1.3 对其进行注释和试运行
4.3.2.4 1.4 在另外电脑再进行试运行，观察复现是否成功
4.3.2.5 1.5 得到试运行结果并且通过GitHub提交到仓库
4.4 代码得分点分析
4.5 一、数据处理与清洗
4.5.1 1.1 数据加载规范性
4.5.1.1 自适应路径处理（兼容不同操作系统）
file <- xfun::magic_path("Dataset S3.xlsx")4.5.1.2 数据加载与验证
octtet_data <- read_excel(file)
print(dim(octtet_data)) # 输出: [1] 425 5得分点：
- ✅ 使用xfun::magic_path实现跨平台路径兼容，确保代码在不同操作系统上均可正确运行
- ✅ 通过维度检查确保数据完整加载（425行×5列），保障数据读取无误
- ✅ 标准化数据读取流程，提升代码可复用性与可维护性 ### 1.2 数据筛选严谨性
4.5.1.3 分层筛选逻辑（Jaco Scar数据）
octtet_data_Jaco <- octtet_data |>
filter(Basin == "Jaco Scar") |>
select(mg_al_fe_to_si, Source, Basin) |>
mutate(Source = as_factor(Source))4.5.1.4 特殊样本组处理（无沉积培养）
octtet_data_SMB_sedfree <- octtet_data_SMB |>
filter(Source %in% c("Aggregate-attached, Sediment-free", "Sediment"))得分点：
- ✅ 管道操作符(|>)提升代码可读性，使数据处理流程更加直观清晰
- ✅ as_factor()确保分类变量正确处理，保障后续分析的准确性
- ✅ %in%运算符实现多条件筛选，精准提取目标数据子集
4.6 二、统计分析方法
4.6.1 2.1 ANOVA分析
4.6.1.1 Jaco Scar区域分析
resot1.aov <- aov(mg_al_fe_to_si ~ Source, data = octtet_data_Jaco)
summary(resot1.aov)4.6.1.2 输出结果
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Source 1 2.242 2.242 34.29 5.95e-08
Residuals 101 6.602 0.065得分点：
- ✅ 正确构建单因素方差分析模型，合理设置因变量与自变量
- ✅ p值达1e-8级别（***标记高度显著），表明不同来源样本间存在显著差异
- ✅ 结果输出标准化，便于后续解读与报告生成
4.6.2 2.2 跨区域验证
4.6.2.1 三大盆地统一分析方法
basins <- c("Jaco Scar", "Santa Monica", "Eel River")
results <- lapply(basins, function(b){
data <- filter(octtet_data, Basin == b)
aov(mg_al_fe_to_si ~ Source, data = data)
})得分点：
- ✅ 使用 lapply 实现自动化批量分析，避免重复代码书写，提升效率
- ✅ 保持分析方法一致性，确保不同区域数据采用相同统计方法处理
- ✅ 可扩展架构设计，便于后续增加更多区域或调整分析方法
4.7 三、可视化呈现
4.7.1 3.1 复合图表设计
library(ggplot2)
library(ggpubr)
ggplot(octtet_data, aes(new_source_order, mg_al_fe_to_si)) +
geom_violin(trim = FALSE, fill = "lightblue") +
geom_boxplot(width = 0.15, outlier.shape = NA) +
stat_compare_means(
method = "anova",
label.y = 2.5,
label = "p.format"
) +
facet_wrap(~new_basin_order, scales = "free_x")图表特征分析：
- ✅ 小提琴图展示数据分布，清晰呈现数据的集中趋势与离散程度
- ✅ 窄箱线图突出中位数，便于快速识别数据的中心位置与变异情况
- ✅ 自动标注ANOVA检验p值，直观展示统计显著性
- ✅ 分面显示三大盆地结果，便于对比不同区域的数据特征
- ✅ 整体图表设计美观、信息丰富，平衡了视觉效果与数据表达的精确性