本文介紹R中常用于相關(guān)性分析的四種函數(shù)

##### cor

R內(nèi)置函數(shù)，可以直接用于計(jì)算兩兩個(gè)向量之間的相關(guān)系數(shù)（可選方法pearson,、spearman,、kendall），只能得到相關(guān)系數(shù)：

##### cor.test 

R內(nèi)置函數(shù),，可以直接用于計(jì)算兩個(gè)向量之間的相關(guān)系數(shù)（可選方法pearson,、spearman、kendall）,，可得到相關(guān)系數(shù)（$estimate）,、置信區(qū)間、P值（$p.value）等信息：

如果想做多個(gè)因子兩兩間的相關(guān)性，則需要更優(yōu)的方法去處理分析,。

以psych包中的sat.act數(shù)據(jù)為例：

##### rcorr

Hmisc包,，輸入數(shù)值型矩陣，計(jì)算兩兩列之間的相關(guān)性（可選方法pearson,、spearman）,，適用于多比較：

install.packages('Hmisc')

library(Hmisc)

result = corr(sat.act, type='pearson')

通過(guò)$r和$P可以分別得到相關(guān)系數(shù)和P值的鄰接矩陣。

##### corr.test

psych包,，輸入矩陣或數(shù)據(jù)框，計(jì)算兩兩列之間的相關(guān)性（可選方法pearson,、spearman,、kendall）, 適用于多比較，可對(duì)P值進(jìn)行校正：

install.packages('psych')

library(psych)

result = corr.test(sat.act, method='pearson', adjust='BH')

如果參數(shù)里設(shè)置了P值矯正方法,，則矯正的P值可通過(guò)$p得到：

注意,，此時(shí)對(duì)稱的兩個(gè)值是不同的！而且設(shè)置不同的矯正方法所矯正的均是上三角的P值,。也即下三角的P值為未矯正的P值,。

# 如何取上三角

使用reshape2包中的melt函數(shù)：

result$p[lower.tri(result$p)] = NA 

res = melt(result$p, na.rm=T)

綜上，對(duì)于兩個(gè)元素之間的相關(guān)性計(jì)算可使用cor.test,，而對(duì)于多元素兩兩間相關(guān)性的計(jì)算corr.test更優(yōu),。

### 關(guān)于鄰接矩陣的整理

可整理成如下格式：

每行是元素i與元素j之間的相關(guān)系數(shù)Cor及P值，可考慮刪除上示兩種數(shù)據(jù),。

腳本可參考：

result$p[lower.tri(result$p)] = NA 

result$r[lower.tri(result$r)] = NA 

res = cbind(melt(result$r, na.rm=T),

            melt(result$p, na.rm=T)[,3])

colnames(res) = c('i', 'j', 'Cor', 'Padj')

res = res[res$i != res$j,]