用r比较图1.9中第1至5组动物寿命在各组中前10%最强、10%最弱和中位数三组分位数之间的差别。

在R语言中，要比较图1.9中第1至5组动物寿命数据的三个分位数（前10%，最弱10%，及中位数）之间的差异，你可以使用`dplyr`包来进行数据处理，`ggplot2`包绘制图形，并结合`wilcox.test`函数进行非参数秩检验来分析它们是否显著不同。

首先，你需要加载必要的库：

library(dplyr)
library(ggplot2)

然后假设你有一个名为df的数据框，其中包含各组的动物ID，年龄（以年计），以及组别信息。可以这样做：

# 加载并预处理数据
data <- read.csv("your_data.csv") # 替换为实际文件名
data <- data %>%
  arrange(group, life_span) %>% # 按照组别和寿命排序
  mutate(quantiles = c("top_10%", "median", "bottom_10%"),
         life_span_rank = cut(life_span, breaks = quantile(life_span, c(.1, .5, .9)), labels = quantiles)) %>% # 分段
  group_by(group, life_span_rank) %>% # 按组和排名分组
  summarise(mean_life_span = mean(life_span), # 计算每个分位数的平均寿命
           sd_life_span = sd(life_span)) # 计算标准差

现在，你可以创建一个堆叠柱状图来展示每组的这三个分位数：

ggplot(data, aes(x = group, y = mean_life_span, fill = life_span_rank)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  geom_errorbar(aes(ymin = mean_life_span - sd_life_span, ymax = mean_life_span + sd_life_span), width = 0.2, position = position_dodge()) +
  labs(title = "Life Span Comparison by Quantiles",
       x = "Animal Group",
       y = "Mean Life Span (Years)",
       fill = "Quantile") +
  theme_minimal()

最后，为了确认这些分位数之间是否存在统计学上的显著差异，你可以计算两两间的Wilcoxon秩和检验（如Kruskal-Wallis H检验的简化版）：

wilcoxon_test <- data %>%
  pivot_longer(cols = c(mean_life_span, sd_life_span), names_to = "metric", values_to = "value") %>%
  filter(quantiles %in% c("top_10%", "bottom_10%")) %>%
  wilcox_test(value ~ life_span_rank)

wilcoxon_test

这将显示关于平均值或标准差差异的p值，如果p值小于设定的显著性水平（例如0.05），则表明存在显著差异。