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相关矩阵与dplyr，tidyverse和扫帚 - P值矩阵

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所有 . 我想使用 dplyr and/or broom packages and testing multiple variables at the same time 从相关矩阵中获取p值 . 我知道其他方法，但dplyr对我来说似乎更容易，更直观 . 此外，dplyr需要关联每个变量以获得特定的p值，这使得过程更容易和更快 .

我检查了其他链接，但它们不适用于这个问题（example 1，example 2，example 3）当我使用此代码时，会报告相关系数 . 但是，P值不是 .

agreg_base_tipo_a %>% 
  dplyr::select(S2.RT, BIS_total, IDATE, BAI, ASRS_total) %>% 
  do(as.data.frame(cor(., method="spearman", use="pairwise.complete.obs")))

请查看此可重现的代码：

set.seed(1164)

library(tidyverse)
ds <- data.frame(id=(1) ,a=rnorm(10,2,1), b=rnorm(10,3,2), c=rnorm(5,1,05))

ds %>% 
  select(a,b,c) %>% 
  do(as.data.frame(cor(., method="spearman", use="pairwise.complete.obs")))
r dplyr correlation tidyverse broom

1 回答

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    这个答案是基于akrun对此post的评论 . 通过使用 rcorr 函数，我们可以计算相关性和P值 . 要访问这些组件，请使用 ds_cor$r 和 ds_cor$P .

    set.seed(1164)

library(tidyverse)
library(Hmisc)

ds <- data.frame(id=(1) ,a=rnorm(10,2,1), b=rnorm(10,3,2), c=rnorm(5,1,05))

ds_cor <- ds %>%
  select(-id) %>% 
  as.matrix() %>%
  rcorr(type = "spearman")

ds_cor
#    a     b     c
# a  1.00  0.28 -0.42
# b  0.28  1.00 -0.25
# c -0.42 -0.25  1.00
# 
# n= 10 
# 
# 
# P
#   a      b      c     
# a        0.4250 0.2287
# b 0.4250        0.4929
# c 0.2287 0.4929
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