使用R的非零假設的相關顯着性

Question

我正在測試兩個變量之間的相關性：

set.seed(123)
x <- rnorm(20)
y <- x + x * 1:20
cor.test(x, y, method = c("spearman"))

這使：

Spearman's rank correlation rho

data:  x and y 
S = 54, p-value = 6.442e-06
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 
sample estimates:
   rho 
0.9594 

p值正在測試相關為零的零假設。 是否有一個R函數可以讓我測試一個不同的零假設 - 比如說相關性小於或等於0.3？

Answer 1

您可以使用bootstrap計算rho的置信區間：

1）使函數提取cor.test的估計值（記住放置索引以便引導可以對數據進行采樣）：

rho <- function(x, y, indices){
  rho <- cor.test(x[indices], y[indices],  method = c("spearman"))
  return(rho$estimate)
}

2）使用boot包來引導您的估計：

library(boot)    
boot.rho <- boot(x ,y=y, rho, R=1000)

3）采取置信區間：

boot.ci(boot.rho)

Answer 2

它沒有在問題中說，但如果你可以忍受Pearson假設（雙變量正常），你可以只查看置信區間的上限。 像你這樣的任何零假設都會在p <0.05時被拒絕。

> cor.test(x, y, method = c("pearson"))$conf
[1] 0.7757901 0.9629837