r语言pearson's相关性分析_p值怎么看显著性

此篇为转载R语言学习笔记之相关性矩阵分析及其可视化

1. 新建数据集

data(mtcars)#加载数据集 mydata <- mtcars[, c(1,3,4,5,6,7)] head(mydata, 6)#查看数据前6行 

2. Hmisc

包里的rcorr()函数能够同时给出相关系数以及显著性水平p-value。 rcorr(x, type = c(“pearson”,“spearman”))。

library(Hmisc)#加载包 res2 <- rcorr(as.matrix(mydata)) res2 

#可以用res2$r、res2$P来提取相关系数以及显著性p-value res2$r 

res2$P
如何将相关系数以及显著性水平p-value整合进一个矩阵内，可以自定义一个函数 <font color=red>flattenCorrMatrix </font>。

# ++++++++++++++++++++++++++++ # flattenCorrMatrix # ++++++++++++++++++++++++++++ # cormat : matrix of the correlation coefficients # pmat : matrix of the correlation p-values flattenCorrMatrix <- function(cormat, pmat) { ut <- upper.tri(cormat) data.frame( row = rownames(cormat)[row(cormat)[ut]], column = rownames(cormat)[col(cormat)[ut]], cor =(cormat)[ut], p = pmat[ut] ) } #举个栗子 res3 <- rcorr(as.matrix(mtcars[,1:7])) flattenCorrMatrix(res3$r, res3$P) 

3. 可视化相关系数矩阵

corrplot() function to plot a correlogram 这个函数来自于包corrplot() ,通过颜色深浅来显著相关程度。参数主要有： type: “upper”, “lower”, “full”,显示上三角还是下三角还是全部 order:用什么方法，这里是hclust tl.col (for text label color) and tl.srt (for text label string rotation) :控制文本颜色以及旋转角度 

library(corrplot)#先加载包 corrplot(res, type = "upper", order = "hclust", tl.col = "black", tl.srt = 45) 

也可以结合显著性绘制

# Insignificant correlations are leaved blank corrplot(res2$r, type="upper", order="hclust", p.mat = res2$P, sig.level = 0.01, insig = "blank") 

4. chart.Correlation()来自于包PerformanceAnalytics

library(PerformanceAnalytics)#加载包 chart.Correlation(mydata, histogram=TRUE, pch=19) 

5. 此篇为笔记转载如有侵权联系删除

作者：taoyan 链接：https://www.jianshu.com/p/ef9e6a39a145 来源：简书 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 

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