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我是 R 的新手,所以如果这是一个简单的问题,我深表歉意,但是我今晚做了很多搜索,似乎无法弄清楚。我有一个包含大量变量的数据框,我想做的是创建一个这些子集之间的相关性表,基本上相当于 Stata 中的“pwcorr”或“相关性” SPSS。对此的一个关键是,我不仅想要 r,而且还想要与该值相关的重要性。
有任何想法吗?这看起来应该很简单,但我似乎想不出一个好方法。
最佳答案
Bill Venables 在 this answer 中提供了此解决方案来自 R 邮件列表,我对其进行了一些细微的修改:
cor.prob <- function(X, dfr = nrow(X) - 2) {
R <- cor(X)
above <- row(R) < col(R)
r2 <- R[above]^2
Fstat <- r2 * dfr / (1 - r2)
R[above] <- 1 - pf(Fstat, 1, dfr)
cor.mat <- t(R)
cor.mat[upper.tri(cor.mat)] <- NA
cor.mat
}
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(100), 20, 5)
cor.prob(data)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1.0000000 NA NA NA NA
[2,] 0.7005361 1.0000000 NA NA NA
[3,] 0.5990483 0.6816955 1.0000000 NA NA
[4,] 0.6098357 0.3287116 0.5325167 1.0000000 NA
[5,] 0.3364028 0.1121927 0.1329906 0.5962835 1
cor.test(data[,2], data[,3])
Pearson's product-moment correlation
data: data[, 2] and data[, 3]
t = 0.4169, df = 18, p-value = 0.6817
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.3603246 0.5178982
sample estimates:
cor
0.09778865
关于r - 成对相关表,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13486000/
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