Давайте заглянем в параллельный мир на минутку. Допустим, некий товарищ Х составляет некий отчет в некоторую организацию о том, как все изменилось – с процентами, динамикой, распределениями, тестированиями. Допустим, он этот самый отчет сделал – но ему его вернули с неофициальными комментариями «Много формул, ничего не понятно, надо проще» (понятно, почему фантастика – в нашем мире, особенно в госструктурах, это встретишь очень редко).  Но именно в этих случаях и можно применять пакет ggstatsplot. Все очень просто – для некоторых задач проверки гипотез в этом пакете реализовано и автоматическое построение графика, и вывод на этом же графике результата теста. В верхней строчке всегда пишется значение тестовой статистики и р-значение для соответствующей гипотезы. Отлично, что для каждой гипотезы доступны 4 варианта теста: параметрический, непараметрический, робастный (устойчивый к выбросам) и байесовский Дальше строчка продолжается показателем размера эффекта и доверительный интервал размера эффекта. Байесовский тест также выполняется автоматически и информация по нему в строчке внизу. Подробнее. А вот как это все выглядит на практике (комментарии к коду - это проверяемая гипотеза): Все красиво и доступно - гистограмма значений переменной, линия, изображающая истинную медиану, имя теста - t-критерий Стьюдента, значение критерия - 13.88, р-значение гипотезы, которое позволяет отвергнуть нулевую гипотезу о том, что медиана равна 300.  Крайне информативный график - можно визуально сравнить распределения, квантили, отмечены средние ... ну и гипотеза о равенстве средних тут тоже отвергается. Есть и модификация для большого количества групп: Собственно, точками показано изменение зарплаты в разные года. С помощью type = "robust" была задана необходимость использования теста, устойчивого к выбросам. Посмотрим еще на графики: Это шикарный способ визуализации теста 2 на 2 категориальных данных на равенство пропорций. Тест хи-квадрат показывает, что нулевую гипотезу о равенстве пропорций можно отвергнуть. Из простого также можно отметить круговые диаграммы: Есть возможность вывести и точечный график в показателями значимости корреляции: Возможности модификации элементов графика тоже большие - можно задать и параметры гистограммы, и параметры точек, и параметры линии. Гипотеза о нулевой корреляции также отвергается. Отдельно стоит сказать про корреляционную матрицу. Она тоже крайне хороша: Незначимые корреляции сразу зачеркиваются. Однако это еще не все. Пакет эксклюзивен возможностью построения группы графиков, что позволяет отразить результаты тестов для разных групп данных. Примеры ниже: Отдельно стоит упомянуть про визуализацию уравнений регрессии. Есть очень интересный способ визуализации доверительных интервалов и статистик коэффициентов регрессии: Значение коэффициента, визуализация размаха, результаты проверки гипотезы о равенстве данного показателя нулю - все видно. Но еще больше возможностей представляет пакет ggpmisc.  Можно задать и вывести уравнение регрессии со статистикой: Или можно просто вывести классическую табличку с коэффициентами на график: Выглядит все очень лаконично, емко и точно может быть использовано для подготовки разного рода отчетов и выступлений.