【冰糖R语言】Pearson、Spearman相关性及其显著性 cor() rcorr()
计算相关性是常见的操作,简单的线性、非线性相关性度量如Pearson皮尔森相关性,Spearman斯皮尔曼相关性
1、cor()
使用R自带的cor()可用于计算pearson,kendall,spearman相关性,一般使用格式为:
cor(x, y, method="pearson"),计算向量x和y的pearson相关性,得到相关系数;
cor(m, method="spearman"),计算矩阵m中任意两个变量间的spearman相关性,得到相关系数矩阵;
但这种方式不能获得相关系数的显著性度量,所以需要判断显著性时可使用下面的方法。
2、rcorr()
使用Hmisc中的rcorr()可计算pearson,spearman相关系数,一般使用格式如下:
rcorr(x, y, type="pearson"),计算向量x和y的pearson相关性;
rcorr(m, type="spearman"),计算矩阵m中任意两个变量间的spearman相关性;
以上,会返回一个list,由相关系数矩阵r、使用的样本数量n、显著性p值矩阵P(大写)组成;
便获得了相关系数及其显著性p值,当然pearson,spearman的p值估计方法不同,可参考相关文档。
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