在R中进行偏相关分析

利用R语言进行偏相关分析

这里推荐两个R包进行该分析：ggm和ppcor。
但ggm只能提供偏相关系数，无法提供 p 值；ppcor能提供相关系数和p值，并能选择相关系数计算方法。

ggm使用方法
pcor(u, S)，
u, a vector of integers of length > 1. The first two integers are the indices of variables the correlation of which must be computed. The rest of the vector is the conditioning set.
S, a symmetric positive definite matrix, a sample covariance matrix.
即u为数量矩阵，其前两个变量为所求偏相关性的变量，剩余变量为控制变量，可以为一个或多个。
例子：data(marks)
The correlation between vectors and algebra given analysis and statistics
pcor(c(“vectors”, “algebra”, “analysis”, “statistics”), var(marks))
本例子中，所求为vectors和algebra偏相关性，其他两个是控制变量。var(marks)为“a sample covariance matrix”
ppcor
pcor.test(x = marks[,1], y = marks[,2], z = marks[,3:4], method = ‘spearman’)

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