最近练习r实现相关分析，不试试就不知道。 使用r进行相关系数矩阵和显著性检查，还这么麻烦，输出结果也不能灵活表示。 和SPSS和JASP相比，确实不太方便。
案例数据：犯罪数据state.x77
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犯罪率和相关指标共有8个变量，目前小兵希望考察8个连续数据之间的相关系数，进行显著性检验。
相关系数及显著性检验
使用r的Hmisc包中的rcorr函数实现。 建议不要使用r中内置的cor函数。
library(hmisc ) mycor
相关系数矩阵和p值的结果
此时，虽然得到了相关系数和显著的p值的结果，但可视化程度很低。 所以接下来我们得找个可视化的函数来帮助你。
这是r。 所有事情都必须由用户自己决定。 包括使用哪个函数，以及展示什么样的效果。
那么，我决定用ggcorrplot包的函数实现相关系数的可视化。
library(ggcorrplot ) ggcorrplot (mycor $ r，hc.order=TRUE，type='lower '，lab=TRUE ) ) )。
将结果可视化
这还不错吧。 红色呈正相关，蓝色呈负相关，颜色的浓度表示相关程度的大小。
正文结束
文/图=数据小兵
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