根據皮爾遜相關性檢驗計算精確的p值（手動或以R表示）

Question

（我相信是）一個非常簡單的問題。 我剛剛在R中執行了Pearson的相關性測試，我想知道確切的p值。 但是，p值太小R（或Excel中的tdist，或其他在線計算軟件）告訴我，p值<2.2e-16或0。我懷疑這與大值有關。我的觀察次數（n = 11001）。

這是我運行成對相關的輸出

cor.test（mets $ s_M48153，mets $ s_M48152）

             Pearson's product-moment correlation

data:  mets$s_M48153 and mets$s_M48152
t = 88.401, df = 10999, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
  0.6334378 0.6552908
sample estimates:
  cor 
0.6444959 

“ cor.test（mets $ s_M48153，mets $ s_M48152）$ p.value”也為我提供了0的p值。

因此，我想使用t統計量和自由度手動計算確切的p值，但是在任何地方都找不到公式。 有誰知道該公式，或者可以告訴我如何從R中提取精確的p值（如果可能）？

Answer 1

感謝大家的建議和意見，也很抱歉沒有盡快答復。 直到最近，我一直在處理一些事情。 但是，我確實向我部門的統計學家詢問了這一點，他同意r2evans所說的。 如果p值小於10 ^ -16，則報告“精確”值毫無意義，因為這一點是有充分的證據表明結果不同於零假設。

p值可能很重要的一種情況是，您想按重要性順序進行排名，但是您可以通過使用z分數來排名來解決此問題。

為了解決原始問題，我參考了此指南，在發布此問題很長時間之后，我找到了該指南： https : //stats.stackexchange.com/questions/315311/how-to-find-p-value-using-estimate-and -標准錯誤 。