如何找到具有 R 数据框 p 值的相关矩阵？
可以使用 Hmisc 包的函数 rcorr 找到具有 R 数据帧 p 值的相关矩阵，并将输出读取为矩阵。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，那么可以使用 rcorr( )找到具有 p 值的相关矩阵。as.matrix(df)
示例
考虑以下数据框 -
df1<-data.frame(x1=rnorm(20),x2=rnorm(20),x3=rnorm(20,5,1.01))输出结果df1
x1 x2 x31 -0.73652050 -0.63217859 5.185969
2 -2.01419490 0.34607185 4.481368
3 0.34235643 0.57178015 3.026729
4 -0.08378474 0.92191817 4.250791
5 0.83898327 0.07942875 3.211523
6 -0.02279024 0.63411399 5.194953
7 1.41945942 1.11677804 4.615502
8 -0.02649611 -0.12183326 5.823864
9 1.51668723 -0.05485461 4.569037
10 -1.26449629 -1.02647482 4.592757
11 -0.12044314 -0.44292038 6.876043
12 -0.45473954 -1.05514259 7.532017
13 -1.11612369 -1.15571563 5.815840
14 -0.60718723 0.67048948 5.429381
15 -0.36208570 1.16795697 5.338567
16 -0.07388237 0.66417818 3.412541
17 -0.76607395 0.38185805 5.127318
18 1.21366135 -1.58142860 6.173194
19 1.01896222 1.97880129 5.418979
20 -1.23818051 -0.99555593 6.024320
加载 Hmisc 包并为 df1 中的数据创建具有 p 值的相关矩阵 -
示例
library(Hmisc)输出结果rcorr(as.matrix(df1),type="pearson")
x1 x2 x3x1 1.00 0.29 -0.18
x2 0.29 1.00 -0.45
x3 -0.18 -0.45 1.00
n= 20
P
x1 x2 x3
x1 0.2222 0.4548
x2 0.2222 0.0470
x3 0.4548 0.0470
示例
df2<-data.frame(y1=rpois(20,5),y2=rpois(20,8),y3=rpois(20,2),y4=rpois(20,5))输出结果df2
y1 y2 y3 y41 4 14 2 8
2 5 15 1 6
3 7 9 2 3
4 5 13 1 5
5 5 4 1 2
6 5 8 1 4
7 3 7 0 3
8 7 13 3 2
9 9 12 7 7
10 5 11 3 3
11 4 8 2 1
12 1 6 2 1
13 9 5 3 5
14 4 6 3 2
15 5 5 0 1
16 6 9 1 7
17 3 2 3 9
18 4 9 4 4
19 5 11 5 9
20 6 9 2 8
为 df2 中的数据创建具有 p 值的相关矩阵 -
示例
rcorr(as.matrix(df2),type="pearson")输出结果
y1 y2 y3 y4y1 1.00 0.26 0.38 0.21
y2 0.26 1.00 0.19 0.27
y3 0.38 0.19 1.00 0.36
y4 0.21 0.27 0.36 1.00
n= 20
P
y1 y2 y3 y4
y1 0.2712 0.0980 0.3737
y2 0.2712 0.4101 0.2490
y3 0.0980 0.4101 0.1152
y4 0.3737 0.2490 0.1152
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