r语言平均值显著性检验_R语言入门：检验相关性的显著性

一、问题

计算两个变量的相关性，但不知道相关性在统计上是否足够显著。

二、解决方案

cor.test函数不仅可以计算P值，还可以算出相关性的可信区间。如果变量来自正态分布总体，可以用默认的相关性定义，即Pearson相关性：

代码

> cor.test(x, y)

对于非正态分布的总体，可以用Spearman相关性：

代码

> cor.test(x, y, method=”spearman”)

这个函数会返回几个值，包括显著性检验的P值。通常，P值小于0.05表示相关性很有可能是显著的，而P值大于0.05则表示不显著。

三、讨论

根据我的经验，人们经常没有检查相关性的显著性。实际上，不少人甚至都不知道相关性也有可能是不显著的。他们就是把数据丢到计算机中，然后折腾出一个相关性，最后盲目的相信结果。他们其实应该问问自己：数据量够大吗？相关性足够大吗？庆幸的是，cor.test函数可以回答这些问题。假设有两个向量，x和y，两者中的值符合正态分布。我们可以看到它们的相关系数大于0.83：

代码

> cor(x, y)

[1] 0.8352458

别天真了！试试cor.test，p值大到了0.1648：

代码

> cor.test(x, y)

Pearson’s product-moment correlation

data: x and y

t = 2.1481, df =

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