是否有 R 函数可以导出相关矩阵中显示的相关性？

Posted 2023-03-25

【中文标题】是否有 R 函数可以导出相关矩阵中显示的相关性？

【英文标题】：Is there an R function to export the correlations showed in a correlation matrix?

【发布时间】：2019-08-30 12:35:53

【问题描述】：

我已经创建与ggpairs的相关矩阵，使用我的资料由因子分组。但是我不能提取所呈现的相关性（我感兴趣的各因素的整体相关性的贡献，以及它的意义） P>

我创建同时使用ggpairs和另一个使用PerformanceAnalytics的相关矩阵。 我试图以及计算所述相关性，以及作为p值（这里没有运气）对于每个因子的 P>

ggpairs(s1[,4:12], aes(colour = s1$media), title = "1308", upper=list(
continuous=wrap("cor", size = 2.3)))

chart.Correlation(s1[,4:6], histogram=TRUE, pch=19,cex.labels=0.3, method = "s")

我还试图计算的相关性和p值，但对于P值我的循环停止在第一矩阵 P>

for(l in levels(s1[,3]))
   cor.by.treat[[l]]<-(cor(s1[which(s1[,1]==l),4:12],
                           use="complete.obs", method = "spearman"))
 
pcor.by.treat <- list()  
>  for(l in levels(s1[,1]))
     pcor.by.treat[[l]]<-(cor.mtest(s1[which(s1[,1]==l),4:12],                                      
  method = "spearman", use="complete.obs"))
 

的数据的子集可以发现here P>

我想我的可视化数据作为在ggpairs，但与意义（如在chart.Correlation）。有没有一种方法来提取上部的内容？

在相关矩阵不是一个真正的选择，因为我有其他子集10等提供的所述一个，并且我欣赏以保持主相关和它的组分一起。 P>

【参考方案1】：

试试这个，

data_list <- split(s1, s1$media)
p_value <- lapply(data_list, function(x) corrplot::cor.mtest(x[, 4:12])[["p"]])
correlation <- lapply(data_list, function(x) cor(x[, 4:12], method = "spearman"))

这将为您提供按media 分组的p_value 和correlation 列表。除了media，您也可以使用medium.strain。

【讨论】：

谢谢你，完美！我确实对整个数据集使用了medium.strain