我可以使用带有相关矩阵的相关测试函数作为输入吗？答案

【问题标题】：Can I use a correlation test function with a correlation matrix as an imput?我可以使用带有相关矩阵的相关测试函数作为输入吗？
【发布时间】：2021-04-27 12:20:26
【问题描述】：

我正在尝试将相关测试函数应用于相关矩阵，但没有成功。我没有这个矩阵的原始数据，这就是为什么找到一种方法很重要。

我的数据如下所示：

      PM10     T  Tmax  Tmin     P     H    PT     V  Vmax
PM10  1.00 -0.41 -0.26 -0.55  0.37 -0.13 -0.25 -0.27 -0.22
T    -0.41  1.00  0.95  0.87 -0.18 -0.28 -0.01 -0.14 -0.05
Tmax -0.26  0.95  1.00  0.70 -0.08 -0.41 -0.09 -0.23 -0.08
Tmin -0.55  0.87  0.70  1.00 -0.30  0.07  0.14 -0.03 -0.01
P     0.37 -0.18 -0.08 -0.30  1.00 -0.18 -0.13 -0.29 -0.25
H    -0.13 -0.28 -0.41  0.07 -0.18  1.00  0.32 -0.15 -0.19
PT   -0.25 -0.01 -0.09  0.14 -0.13  0.32  1.00  0.11  0.07
V    -0.27 -0.14 -0.23 -0.03 -0.29 -0.15  0.11  1.00  0.83
Vmax -0.22 -0.05 -0.08 -0.01 -0.25 -0.19  0.07  0.83  1.00

Cor.test() 不接受矩阵作为输入，我似乎找不到任何其他方法可以做到这一点。

【问题讨论】：

标签： r correlation

【解决方案1】：

Barlett 检验根据相关矩阵行列式分布的卡方近似值来测试相关矩阵与恒等式。应该提供样本大小 n，但如果没有，它将假定为 100 - 请参阅下面的警告。

如果 p 值小于 0.05，那么我们可以拒绝相关矩阵是单位矩阵的原假设。将其应用于单位矩阵cortest.bartlett(diag(9)) 和全为矩阵cortest.bartlett(1 + 0*R) 以查看差异。

library(psych)
cortest.bartlett(R)

给予：

$chisq
[1] 777.2996

$p.value
[1] 5.038841e-140

$df
[1] 36

Warning message:
In cortest.bartlett(R) : n not specified, 100 used

注意

R <- structure(c(1, -0.41, -0.26, -0.55, 0.37, -0.13, -0.25, -0.27, 
-0.22, -0.41, 1, 0.95, 0.87, -0.18, -0.28, -0.01, -0.14, -0.05, 
-0.26, 0.95, 1, 0.7, -0.08, -0.41, -0.09, -0.23, -0.08, -0.55, 
0.87, 0.7, 1, -0.3, 0.07, 0.14, -0.03, -0.01, 0.37, -0.18, -0.08, 
-0.3, 1, -0.18, -0.13, -0.29, -0.25, -0.13, -0.28, -0.41, 0.07, 
-0.18, 1, 0.32, -0.15, -0.19, -0.25, -0.01, -0.09, 0.14, -0.13, 
0.32, 1, 0.11, 0.07, -0.27, -0.14, -0.23, -0.03, -0.29, -0.15, 
0.11, 1, 0.83, -0.22, -0.05, -0.08, -0.01, -0.25, -0.19, 0.07, 
0.83, 1), .Dim = c(9L, 9L), .Dimnames = list(c("PM10", "T", "Tmax", 
"Tmin", "P", "H", "PT", "V", "Vmax"), c("PM10", "T", "Tmax", 
"Tmin", "P", "H", "PT", "V", "Vmax")))

【讨论】：