在 corrplot 矩阵中添加 p 值答案

【问题标题】：Add p-values in corrplot matrix在 corrplot 矩阵中添加 p 值
【发布时间】：2014-02-04 12:09:46
【问题描述】：

我计算了两个矩阵之间的 Spearman 相关性，并使用corrplot 绘制了 r 值。我怎样才能只绘制显着的相关性（所以只有那些 p 值低于 0.00 的相关性并删除那些具有较高 p 值的相关性，即使是强相关性 - r 的高值）。我使用psych 包中的corr.test 生成了相关矩阵，所以我已经有了cor.matrix$p 中的p 值

这是我正在使用的代码：

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)

如何修改它以仅绘制显着的相关性？

【问题讨论】：

你想对相关性大于零的单元格做什么？
可能我没有解释清楚...我想绘制正相关和负相关，p值0.05，我想要一个白细胞...

标签： r statistics correlation r-corrplot significance

【解决方案1】：

看一下 corrplot 的例子。做?corrplot。它有做你想做的事情的选项。您可以在图表本身上绘制 p 值，我认为这比放星星更好，因为不熟悉该术语的人还有一件事要查找。要将 p 值放在图上，请执行此操作 corrplot(cor.matrix$r, p.mat = cor.matrix$p, insig = "p-value") 其中 cor.matrix 是保存 cor.test 结果的对象。 insig 选项可以放：

p 值（如上所示）
用 corrplot(cor.matrix$r, p.mat = cor.matrix$p, insig = "blank")` 消除无关紧要的相关性
使用选项 corrplot(cor.matrix$r, p.mat = cor.matrix$p, insig = "pch")（默认）划掉（在不显着的相关性上打上 X）
对情节不做任何事情，corrplot(cor.matrix$r, p.mat = cor.matrix$p, insig = "n")

如果你确实想要星星，相关矩阵图上的 p 值 - 看看这个线程 Correlation Corrplot Configuration

虽然我不得不说我真的很喜欢 @sven hohenstein's 优雅的子集解决方案。

【讨论】：

【解决方案2】：

创建cor.mat 的副本并将相应的相关系数替换为零：

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)

替换后的值将显示为白色单元格。

【讨论】：

如果我想绘制所有相关性，但在具有显着相关性的单元格中添加一个星号？
@FrancescadeFilippis 这是另一个问题。你应该问一个新问题。

【解决方案3】：

您的要求与subset 所做的类似：

返回满足的向量、矩阵或数据帧的子集条件。

所以你可以这样做：

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)

【讨论】：

也许现在可以工作（我编辑了问题）但其他两个答案更好，并考虑到包的功能。