要做很多相关测试

Question

我有这样的 df，其中包含 15 个数字列（值是随机的，不是我的真实数据）：

Val(numeric):      val.2:              Val.3   ....   Val.15  
1.698              1.689               5.478           5.68
4.98               0.65                69.47           4.78
0.123              3                   12 .698         6.98
-----------------------------------------------------------
0.047              65.98               123.47          1.547

我计算了每个变量之间的相关性：

          val      val.2  ...  val.15                  
val       1        0.32         0.1256                  
val.2     0.9      1            0.125    
...
val.15    0.36    0.12          1

但我想在每列之间进行相关测试 ( cor.test() )。有没有一种方法可以自动执行此操作而不是进行大量测试，例如：
cor.test(df$val, df$val.2, 方法 = 'spearman')
cor.test(df$val, df$val.3, 方法 = 'spearman')
......等等
cor.test(df$val.14, df$val.15, 方法 = 'spearman')

Answer 1

你可以试试

library(Hmisc)
rcorr(as.matrix(df), type='spearman')$P

Answer 2

任何时候你想对所有对（或其他组合）做某事，combn 函数是一种方法。它将创建对和可选的运行每个对的函数：

> combn(1:4, 2, FUN=function(x) cor.test(iris[,x[1]], iris[,x[2]])$p.value)
[1] 1.518983e-01 0.000000e+00 0.000000e+00
[4] 4.513314e-08 4.073229e-06 0.000000e+00
> p.adjust(.Last.value)
[1] 1.518983e-01 0.000000e+00 0.000000e+00
[4] 1.353994e-07 8.146457e-06 0.000000e+00

要做很多相关测试

A lot of correlation test to do

testing

r

correlation