R语言做了统计检验后，输出了好几行数据，比如其中有p-value=0.6，怎么调用这个p值呢？用什么命令表示？

Python012

R语言做了统计检验后，输出了好几行数据，比如其中有p-value=0.6，怎么调用这个p值呢？用什么命令表示？,第1张

可以通过计算计算公式：

假设数据为fit.data，

fit.data2<-summary(fit.data)

1-pf(fit.data2$fstatistic[1],fit.data2$fstatistic[2],fit.data2$fstatistic[3])计算出来的值就是p-value

框内的数字是行变量和列变量之间的相关系数R，相关系数R绝对值越大，颜色越深（红正，蓝负）。统计学中，P值越小相关性越显著，一般来说 一个*代表显著相关（P值为0.01，选取不同参数可能不一样）、两个**代表极显著相关（P值为0.001）、三个***代表极极显著相关（P值为0.0001）.   图中还可以看出，相关系数R的绝对值0.67（变量P50与T之间）以上的都显著相关，至少一个*。符合一般关于相关系数R值的显著性统计。

比如 Horticulture Research 中的论文 Comparative analysis of long noncoding RNAs in angiosperms and characterization of long noncoding RNAs in response to heat stress in Chinese cabbage 方法部分写道

这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性，之前发现 correlation 这个R包里的函数 correlation() 可以做

但是这里遇到了一个问题

关掉这个报错界面以后就会提示

暂时还不知道如何解决，自己搜索了一下暂时还没有找到解决办法

只能把输入法切换成中文，然后一次性把函数名输入完

计算相关系数和P值

结果如下

但是mRNA的表达量有上万个，用这个函数计算的时候是非常慢的

找到了另外一个函数是 Hmisc 这个包中的 rcorr() 函数

这个速度快很多，但是他不能计算两个数据集之间变量的相关性，

这样的话可以先计算，然后再筛选

这个函数要求的输入数据是矩阵格式

自定义函数将这个结果转换成一个四列的数据框格式

最后用变量名去匹配

两个矩阵之间的相关性热图这么容易画的吗？零基础学习R语言之相关性分析2_哔哩哔哩_bilibili

psych 这个包里的 corr.test() 函数也是可以直接计算两个数据集变量之间的相关性的，这个结果了也有显著性检验的p值

但是这个如果数量量比较大的话速度也很慢

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