ボックスプロットのノンパラメトリック多重比較の重要な結果を強調表示

1つのプロットで表示する13グループのボックスプロットがあります。グループの人口は不均衡で、通常は分布していません。一致するボックスの上にa、b、cなどを配置して、どのペアが統計的に類似している（つまり、kruskal.testのp値が0.05未満である）かを示したいと思います。ここに私が持っているものを示すための疑似コードがあります：

A = c(1, 5, 8, 17, 16, 3, 24, 19, 6) 
B = c(2, 16, 5, 7, 4, 7, 3) 
C = c(1, 1, 3, 7, 9, 6, 10, 13) 
D = c(2, 15, 2, 9, 7) 
junk = list(g1=A, g2=B, g3=C, g4=D) 
boxplot(junk) 

私が見つけたプロットは次のとおりです（1つの行に13個のグループがあることを除いて）。

私の頭に浮かぶ最も単純なコードを以下に示します。CRANでそれを行うための既存の関数がいくつかあると確信していますが、R-seekでさえ、それらを検索するのが面倒です。

dd <- data.frame(y=as.vector(unlist(junk)), 
                 g=rep(paste("g", 1:4, sep=""), unlist(lapply(junk, length))))

aov.res <- kruskal.test(y ~ g, data=dd)
alpha.level <- .05/nlevels(dd$g)  # Bonferroni correction, but use 
                                  # whatever you want using p.adjust()

# generate all pairwise comparisons
idx <- combn(nlevels(dd$g), 2)

# compute p-values from Wilcoxon test for all comparisons
pval.res <- numeric(ncol(idx))
for (i in 1:ncol(idx))
  # test all group, pairwise
  pval.res[i] <- with(dd, wilcox.test(y[as.numeric(g)==idx[1,i]], 
                                      y[as.numeric(g)==idx[2,i]]))$p.value

# which groups are significantly different (arranged by column)
signif.pairs <- idx[,which(pval.res<alpha.level)]

boxplot(y ~ g, data=dd, ylim=c(min(dd$y)-1, max(dd$y)+1))
# use offset= to increment space between labels, thanks to vectorization
for (i in 1:ncol(signif.pairs))
    text(signif.pairs[,i], max(dd$y)+1, letters[i], pos=4, offset=i*.8-1)

上記のコードが生成する例を以下に示します（4つのグループ間に大きな違いがあります）。

ウィルコクソン検定の代わりに、pgirmessパッケージのkruskalmc()関数に実装されている手順に頼ることができます（ここで使用されている手順の説明を参照）。

また、RについてのルドルフカーディナルのRヒント：基本グラフ2（特に、注釈付きの別の棒グラフを参照）も必ず確認してください。