如何将spearman相关p值与相关系数一起添加到ggpairs？

Question

使用以下代码在 R 中构造一个 ggpairs 图。

df 是一个 dataframe 包含 6 个连续变量和一个组变量

ggpairs(df[,-1],columns = 1:ncol(df[,-1]),
mapping=ggplot2::aes(colour = df$Group),legends = T,axisLabels = "show", 
upper = list(continuous = wrap("cor", method = "spearman", size = 2.5, hjust=0.7)))+ 
theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"))

我正在尝试将 spearman 相关性的 p 值添加到生成的图形的上面板（即）附加到 Spearman 相关系数。

通常，p 值是使用cor.test计算的，方法传递为“Spearman”

还知道 StackOverFlow 帖子讨论了一个与此类似的查询，但我需要ggpairs ，对此解决方案不起作用。 另外，之前的查询还没有解决。

如何为使用 R 中的对绘制的 Spearman 相关系数添加 p 值

Answer 1

我感觉这超出了您的预期..所以您需要定义一个自定义 function 像ggally_cor ，所以首先我们有一个 function 打印两个变量之间的相关性：

printVar = function(x,y){
      vals = cor.test(x,y,
      method="spearman")[c("estimate","p.value")]
      names(vals) = c("rho","p")
      paste(names(vals),signif(unlist(vals),2),collapse="\n")
}

然后我们定义一个 function ，它接收每对的数据，并计算 1. 整体相关性，2. 组相关性，并将其传递到 ggplot 并基本上只打印以下文本：

my_fn <- function(data, mapping, ...){
  # takes in x and y for each panel
  xData <- eval_data_col(data, mapping$x)
  yData <- eval_data_col(data, mapping$y)
  colorData <- eval_data_col(data, mapping$colour)

# if you have colors, split according to color group and calculate cor

  byGroup =by(data.frame(xData,yData),colorData,function(i)printVar(i[,1],i[,2]))
  byGroup = data.frame(col=names(byGroup),label=as.character(byGroup))
  byGroup$x = 0.5
  byGroup$y = seq(0.8-0.3,0.2,length.out=nrow(byGroup))

#main correlation
mainCor = printVar(xData,yData)

p <- ggplot(data = data, mapping = mapping) +
annotate(x=0.5,y=0.8,label=mainCor,geom="text",size=3) +
geom_text(data=byGroup,inherit.aes=FALSE,
aes(x=x,y=y,col=col,label=label),size=3)+ 
theme_void() + ylim(c(0,1))
  p
}

现在我使用 mtcars，第一列是一个随机组：

df  =data.frame(
Group=sample(LETTERS[1:2],nrow(mtcars),replace=TRUE),
mtcars[,1:6]
)

和 plot：

ggpairs(df[,-1],columns = 1:ncol(df[,-1]),
mapping=ggplot2::aes(colour = df$Group),
axisLabels = "show", 
upper = list(continuous = my_fn))+
theme(panel.grid.major = element_blank(), 
panel.grid.minor = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black")) 

我认为对于您自己的 plot，文本的间距可能不是最佳的，但这只是调整my_fn的问题。

Answer 2

效果很好。 但是符号四舍五入可能不好，并且不适用于 p 值。 让我解释一下为什么？ Signif 不会对小于 0.01 的 p 值进行四舍五入，并将按原样打印该值（10 次方表示为 e）。 假设我们用的是圆形的function，那么也不好。 因为，如果 p 值小于 0.001，它将为 0（四舍五入 2 位）。 同样，如果 p 值小于 0.01，它将再次变为 0（四舍五入 2 位）。

因此，对代码进行轻微修改即可解决问题。

printVar = function(x,y){
      vals = cor.test(x,y,
      method="spearman")[c("estimate","p.value")]

      vals[[1]]<-round(vals[[1]],2)   
      vals[[2]]<-ifelse(test = vals[[2]]<0.001,"<0.001",ifelse(test=vals[[2]]<0.01,"<0.01",round(vals[[2]],2)))

          names(vals) = c("rho","p")
      paste(names(vals),unlist(vals),collapse="\n")
}

其次，如果我们这样运行代码，则会给出找不到 LAB 的错误。

LAB 是 label 所需的字符串。

您可以提供字符串。 或者只是通过

LAB=c()

Answer 3

不确定是因为您有群组还是使用了 package 的不同版本（我使用的是 GGally_2.1.1），但以下代码非常适合我。

df %>% ggpairs(upper = list(continuous = wrap("cor", method = "spearman")))