r - dplyr、tidyverse 和 broom 的相关矩阵 - P 值矩阵

Question

全部。我想使用 从相关矩阵中获取 p 值dplyr 和/或扫帚包 并同时测试多个变量 .我知道其他方法，但 dplyr 对我来说似乎更容易和更直观。此外，dplyr 需要关联每个变量以获得特定的 p 值，这使得该过程更容易和更快。

我检查了其他链接，但它们对这个问题不起作用( example 1 、 example 2 、 example 3 )
当我使用此代码时，会报告相关系数​​。但是，P 值不是。

agreg_base_tipo_a %>% 
  dplyr::select(S2.RT, BIS_total, IDATE, BAI, ASRS_total) %>% 
  do(as.data.frame(cor(., method="spearman", use="pairwise.complete.obs")))

请查看这个可重现的代码:

set.seed(1164)

library(tidyverse)
ds <- data.frame(id=(1) ,a=rnorm(10,2,1), b=rnorm(10,3,2), c=rnorm(5,1,05))

ds %>% 
  select(a,b,c) %>% 
  do(as.data.frame(cor(., method="spearman", use="pairwise.complete.obs")))

Answer 1

此答案基于 akrun 对此的评论 post .通过使用 rcorr函数，我们可以计算相关性和 P 值。要访问这些组件，请使用 ds_cor$r和 ds_cor$P .

set.seed(1164)

library(tidyverse)
library(Hmisc)

ds <- data.frame(id=(1) ,a=rnorm(10,2,1), b=rnorm(10,3,2), c=rnorm(5,1,05))

ds_cor <- ds %>%
  select(-id) %>% 
  as.matrix() %>%
  rcorr(type = "spearman")

ds_cor
#    a     b     c
# a  1.00  0.28 -0.42
# b  0.28  1.00 -0.25
# c -0.42 -0.25  1.00
# 
# n= 10 
# 
# 
# P
#   a      b      c     
# a        0.4250 0.2287
# b 0.4250        0.4929
# c 0.2287 0.4929