另外统计和绘图R包rstatix也可计算相关矩阵,显示和标记显著性水平,而且可以gather和spread相关性矩阵,可tidyverse语法类似。这个包值得好好学习:https://rpkgs.datanovia.com/rstatix/index.html 2. 相关性矩阵转化为两两相关 一般来说,我们得到的是相关性系数矩阵和pvalue矩阵,但输出数据时最好转...
步骤4: 使用rcorr函数计算相关性 现在我们可以使用rcorr函数来计算两个矩阵之间的相关性了。以下是使用rcorr函数的代码: result<-rcorr(df1,df2) 1. 步骤5: 解释结果 通过rcorr函数计算得到的结果是一个包含相关系数和p值的矩阵。相关系数矩阵展示了两个矩阵中各个变量之间的相关性,而p值矩阵表示相关系数的显著...
savePlot(filename = "相关性矩阵图2", type ="png", device = dev.cur(), restoreConsole = TRUE) # 计算显著性 library(Hmisc)#加载包 res2 <- rcorr(as.matrix(mydata)) res2 # 绘制显著性矩阵 # Insignificant correlations are leaved blank #corrplot(res2$r, type="upper", order="hclust"...