用R语言画相关性矩阵,带P值和*号

本文详细介绍了在进行线性回归分析前如何利用R语言进行变量间的相关性分析,包括使用Hmisc包的rcorr函数计算Pearson相关系数,以及如何通过代码生成并解读相关系数矩阵和p值矩阵。

感谢Rstata团队提供的帮助

开头先丢上老师的头像和他的公众号二维码,嘿嘿嘿嘿[doge]
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不会调整排版,就先这样吧。
这阵子老师让我做数据分析,在做线性回归之前,要做所有变量的相关性,我看了网上的一些教程之后感觉不太满意,于是自己手动琢磨了一下,琢磨到一半心态爆炸,就去问老师。老师给了我代码,在一来一去若干次沟通之后,我大体理解了这段代码的意思,下面上代码,后面的注释是我自己加的,当然还有一些小地方看不懂,如果我注释有错误,欢迎大神们指出我的错误

Hmisc::rcorr(as.matrix(f), type = "pearson") -> corrlist
#注意,要先装Hmisc包,不然的话会报错,下同,因为太懒,所以就不写自动化的代码了,如果很多人找我写,那勉强也行,把需要计算相关系数的矩阵或者数据框放在as.martix()里面


# 相关系数矩阵
corrlist$r %>%  #提取r矩阵
  as_tibble() %>%  #设置为tibble格式
  mutate(v 
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