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我想制作 r 值的相关矩阵(对于 Pearson 的相关系数),并以编程方式将粗体格式应用于 p 值小于 0.05 或 0.01 或其他值的值。这些类型的表格在科学文献中很常见,因此在使用 Rmarkdown 时有一种简单的方法来生成它们会很有用。例如:
# compute matrix correlation
library(Hmisc)
df3 <- rcorr(as.matrix(mtcars), type="pearson")
# we get a list of three items, first item is df of r values
# third item in df of p values
df3
> df3
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
mpg 1.00 -0.85 -0.85 -0.78 0.68 -0.87 0.42 0.66 0.60 0.48 -0.55
cyl -0.85 1.00 0.90 0.83 -0.70 0.78 -0.59 -0.81 -0.52 -0.49 0.53
disp -0.85 0.90 1.00 0.79 -0.71 0.89 -0.43 -0.71 -0.59 -0.56 0.39
hp -0.78 0.83 0.79 1.00 -0.45 0.66 -0.71 -0.72 -0.24 -0.13 0.75
drat 0.68 -0.70 -0.71 -0.45 1.00 -0.71 0.09 0.44 0.71 0.70 -0.09
wt -0.87 0.78 0.89 0.66 -0.71 1.00 -0.17 -0.55 -0.69 -0.58 0.43
qsec 0.42 -0.59 -0.43 -0.71 0.09 -0.17 1.00 0.74 -0.23 -0.21 -0.66
vs 0.66 -0.81 -0.71 -0.72 0.44 -0.55 0.74 1.00 0.17 0.21 -0.57
am 0.60 -0.52 -0.59 -0.24 0.71 -0.69 -0.23 0.17 1.00 0.79 0.06
gear 0.48 -0.49 -0.56 -0.13 0.70 -0.58 -0.21 0.21 0.79 1.00 0.27
carb -0.55 0.53 0.39 0.75 -0.09 0.43 -0.66 -0.57 0.06 0.27 1.00
n= 32
P
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
mpg 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0171 0.0000 0.0003 0.0054 0.0011
cyl 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0004 0.0000 0.0022 0.0042 0.0019
disp 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0131 0.0000 0.0004 0.0010 0.0253
hp 0.0000 0.0000 0.0000 0.0100 0.0000 0.0000 0.0000 0.1798 0.4930 0.0000
drat 0.0000 0.0000 0.0000 0.0100 0.0000 0.6196 0.0117 0.0000 0.0000 0.6212
wt 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.3389 0.0010 0.0000 0.0005 0.0146
qsec 0.0171 0.0004 0.0131 0.0000 0.6196 0.3389 0.0000 0.2057 0.2425 0.0000
vs 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0117 0.0010 0.0000 0.3570 0.2579 0.0007
am 0.0003 0.0022 0.0004 0.1798 0.0000 0.0000 0.2057 0.3570 0.0000 0.7545
gear 0.0054 0.0042 0.0010 0.4930 0.0000 0.0005 0.2425 0.2579 0.0000 0.1290
carb 0.0011 0.0019 0.0253 0.0000 0.6212 0.0146 0.0000 0.0007 0.7545 0.1290
> knitr::kable(df3[[1]])
| | mpg| cyl| disp| hp| drat| wt| qsec| vs| am| gear| carb|
|:----|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|
|mpg | 1.0000000| -0.8521619| -0.8475513| -0.7761683| 0.6811719| -0.8676594| 0.4186840| 0.6640389| 0.5998324| 0.4802848| -0.5509251|
|cyl | -0.8521619| 1.0000000| 0.9020329| 0.8324475| -0.6999381| 0.7824958| -0.5912421| -0.8108118| -0.5226070| -0.4926866| 0.5269883|
|disp | -0.8475513| 0.9020329| 1.0000000| 0.7909486| -0.7102139| 0.8879799| -0.4336979| -0.7104159| -0.5912271| -0.5555692| 0.3949769|
|hp | -0.7761683| 0.8324475| 0.7909486| 1.0000000| -0.4487591| 0.6587479| -0.7082234| -0.7230967| -0.2432043| -0.1257043| 0.7498125|
|drat | 0.6811719| -0.6999381| -0.7102139| -0.4487591| 1.0000000| -0.7124406| 0.0912048| 0.4402785| 0.7127111| 0.6996101| -0.0907898|
|wt | -0.8676594| 0.7824958| 0.8879799| 0.6587479| -0.7124406| 1.0000000| -0.1747159| -0.5549157| -0.6924953| -0.5832870| 0.4276059|
|qsec | 0.4186840| -0.5912421| -0.4336979| -0.7082234| 0.0912048| -0.1747159| 1.0000000| 0.7445354| -0.2298608| -0.2126822| -0.6562493|
|vs | 0.6640389| -0.8108118| -0.7104159| -0.7230967| 0.4402785| -0.5549157| 0.7445354| 1.0000000| 0.1683451| 0.2060234| -0.5696071|
|am | 0.5998324| -0.5226070| -0.5912271| -0.2432043| 0.7127111| -0.6924953| -0.2298608| 0.1683451| 1.0000000| 0.7940587| 0.0575344|
|gear | 0.4802848| -0.4926866| -0.5555692| -0.1257043| 0.6996101| -0.5832870| -0.2126822| 0.2060234| 0.7940587| 1.0000000| 0.2740728|
|carb | -0.5509251| 0.5269883| 0.3949769| 0.7498125| -0.0907898| 0.4276059| -0.6562493| -0.5696071| 0.0575344| 0.2740728| 1.0000000|
最佳答案
我们可以这样做,使用 pander
:
library(pander)
library(Hmisc)
# compute matrix correlation
df3 <- rcorr(as.matrix(mtcars), type="pearson")
# we get a list of three items, first item is df of r values
# third item in df of p values
df3
# make cells of r values bold if p value is <0.01
emphasize.strong.cells(which(df3[[3]] < 0.001, arr.ind = TRUE))
pander(df3[[1]])
----------------------------------------------------------
mpg cyl disp hp
---------- ----------- ----------- ----------- -----------
**mpg** 1 **-0.8522** **-0.8476** **-0.7762**
**cyl** **-0.8522** 1 **0.902** **0.8324**
**disp** **-0.8476** **0.902** 1 **0.7909**
**hp** **-0.7762** **0.8324** **0.7909** 1
**drat** **0.6812** **-0.6999** **-0.7102** -0.4488
**wt** **-0.8677** **0.7825** **0.888** **0.6587**
**qsec** 0.4187 **-0.5912** -0.4337 **-0.7082**
**vs** **0.664** **-0.8108** **-0.7104** **-0.7231**
**am** **0.5998** -0.5226 **-0.5912** -0.2432
**gear** 0.4803 -0.4927 **-0.5556** -0.1257
**carb** -0.5509 0.527 0.395 **0.7498**
----------------------------------------------------------
[output snipped]
关于r - Rmarkdown 表中重要值的粗体格式,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34690118/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!