通過 p 值對相關矩陣進行閾值處理

Question

我想對相關矩陣設置閾值以僅保留 p 值 < 0.01 的值。 我之前在 StackOverflow 上看到過這個問題的回答，並嘗試了建議的代碼，但是當應用閾值時，矩陣的結構消失了。

例如，我有一個由一堆數字組成的矩陣......

data <- matrix(rnorm(6),100,22)

然后我得到一個相關矩陣...

corr_subj_data <-rcorr(data)
corr_matrix <- corr_subj_data$r
p_vals <- corr_subj_data$P

我嘗試使用 numel（matlab 包）來復制我在 Matlab 中執行此任務的代碼。 但是，在這里似乎行不通。

for(idx in numel(p_vals)) {
pval <- P_vals[idx]
    if (pval > 0.01){
        corr_matrix[idx] <- NA
}}

基本上在這里，我只是試圖遍歷矩陣中的每個 p 值，如果它大於 0.01，則將相關矩陣中的相應值替換為“NA”。

然后我查了一下，我找到了下面的建議代碼：

corr_matrix[p_vals < 0.01]

這正確地確定了相關矩陣的閾值，但我失去了我擁有的 22 x 22 結構。 看起來它變成了一個數字序列（不熟悉 R 中的數據類型）。

如果有人對如何在閾值化后保留相關矩陣的結構有任何建議，我將不勝感激！

Answer 1

使用該行：

corr_matrix[p_vals >= 0.01] <- NA