Rで相関係数を求める方法とそのまま使える自作関数例
Pearson’s product-moment correlation data: dat[, 1] and dat[, 3] t = 1.2949, df = 45, p-value = 0.202 alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 95 percent confidence interval: -0.1032543 0.4520929 sample estimates: cor 0.1895324
p-value = 0.202 の部分がp値 t = 1.2949 の部分が統計量 最後の cor 0.1895324 の部分がピアソンの相関係数
使用例：スピアマンの順位相関係数の場合Spearman’s rank correlation rho data: dat[, 1] and dat[, 3] S = 18428, p-value = 0.6621 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho -0.06543193
ピアソン、スピアマンの相関係数に関する検定を行い、フィアルへの出力を行う自作関数
cor_fun for ( i in 2 :ncol( dat )) ans_c = cor.test( dat [, 1 ], dat [, i ]) c = ans_c $ estimate #ピアソンの相関係数 c_p = ans_c $ p.value #そのp値 ans_s = cor.test( dat [, 1 ], dat [, i ], method = “s” ) s = ans_s $ estimate #スピアマンの相関係数 s_p = ans_s $ p.value #そのp値 result = c(paste(colnames( dat )[ 1 ], “VS” ,colnames( dat )[ i ]), c , c_p , s , s_p ) names( result )[ 1 ] = “Name” names( result )[ 3 ] = “ピアソンの相関係数のp値” names( result )[ 5 ] = “スピアマンの相関係数のp値” if ( i == 2 ) write.table(matrix(c(colnames(t( result ))), nrow = 1 ), filename , append = T , quote = F , sep = “,” , row.names = F , col.names = F , fileEncoding = “CP932” ) > write.table(t( result ), filename , append = T , quote = F , sep = “,” , row.names = F , col.names = F , fileEncoding = “CP932” ) > >
使用例filename = “相関係数.csv” #出力ファイル名の決定 dat = df [,c( 3 , 4 : 110 )] #解析用データの作成。今回は、元データの3列と4列目以降の相関を求める。 cor_fun( dat , filename ) #関数の実行
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