在corrplot矩陣中添加p值

Question

我計算了兩個矩陣之間的Spearman相關性，並使用corrplot繪制了r值。 我如何僅繪制顯着的相關性（因此，即使p值小於0.00的那些相關性，即使是強相關性-r的高值，也僅刪除那些具有較高p值的相關性）。 我在psych軟件包中使用corr.test生成了相關矩陣，所以我在cor.matrix$p已經有了p值

這是我正在使用的代碼：

library(corrplot)
library(psych)
corr.test(mydata_t1, mydata_t2, method="spearman")
M <- corrplot(cor.matrix$r, method="square",type="lower",col=col1(100),is.corr=T,mar=c(1,1,1,1),tl.cex=0.5)

如何修改它以僅顯示重要的關聯？

Answer 1

看一下corrplot的示例。 做?corrplot 。 它具有執行所需功能的選項。 您可以在圖表本身上繪制p值，我認為這比放星星好，因為不熟悉該術語的人還有更多需要查找的內容。 將p值放在圖上，請執行以下corrplot(cor.matrix$r, p.mat = cor.matrix$p, insig = "p-value") ，其中cor.matrix是持有cor.test結果的對象。 insig選項可以放入：

• p值（如上所示）
• 用corrplot消除無關緊要的相關性（cor.matrix $ r，p.mat = cor.matrix $ p，insig =“空白”）`
• 使用選項corrplot(cor.matrix$r, p.mat = cor.matrix$p, insig = "pch")在不相關的關系上加上X corrplot(cor.matrix$r, p.mat = cor.matrix$p, insig = "pch") （默認）
• 使用corrplot(cor.matrix$r, p.mat = cor.matrix$p, insig = "n")對圖不執行任何操作

如果您確實想要星星，請在相關矩陣圖上顯示p值-查看此線程Correlation Corrplot Configuration

雖然我不得不說我真的很喜歡@sven hohenstein的優雅子集解決方案。

Answer 2

創建cor.mat的副本並將相應的相關系數替換為零：

cor.matrix2 <- cor.matrix

# find cells with p-values > 0.05 and replace corresponding
# correlations coefficients with zero
cor.matrix2$r[cor.matrix2$p > 0.05] <- 0

# use this matrix for corrplot
M <- corrplot(cor.matrix2$r, method="square",type="lower",col=col1(100),
              is.corr=T,mar=c(1,1,1,1),tl.cex=0.5)

替換的值將顯示為白色單元格。

Answer 3

您要問的內容類似於subset作用：

返回滿足條件的向量，矩陣或數據幀的子集。

因此，您可以執行以下操作：

cor.matrix <- subset(cor.matrix, p<0.00)
P <- corrplot(cor.matrix$r, method="square",type="lower",col=col1(100),is.corr=T,mar=c(1,1,1,1),tl.cex=0.5)