“用R进行相关分析”的版本间的差异
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mydata <- read.table(datafilename,header=TRUE) # 读取数据到mydata | mydata <- read.table(datafilename,header=TRUE) # 读取数据到mydata | ||
attach(mydata) # 激活mydata | attach(mydata) # 激活mydata | ||
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epi <- data.frame(epiE ,epiS ,epiImp ,epilie ,epiNeur) # 从mydata中提取数据子集，只包括要分析的变量 | epi <- data.frame(epiE ,epiS ,epiImp ,epilie ,epiNeur) # 从mydata中提取数据子集，只包括要分析的变量 | ||
corr.test(epi) # 相关分析</pre> | corr.test(epi) # 相关分析</pre> | ||
2017年3月9日 (四) 18:01的版本
脚本与注释
datafilename <- "http://personality-project.org/r/datasets/maps.mixx.epi.bfi.data" # 指定文件名与路径 mydata <- read.table(datafilename,header=TRUE) # 读取数据到mydata attach(mydata) # 激活mydata library(psych) # 启用psych包 epi <- data.frame(epiE ,epiS ,epiImp ,epilie ,epiNeur) # 从mydata中提取数据子集，只包括要分析的变量 corr.test(epi) # 相关分析
结果
> corr.test(epi)
Call:corr.test(x = epi)
Correlation matrix # 相关分析的结果，可以复制到WORD，然后文字转换成表格
epiE epiS epiImp epilie epiNeur
epiE 1.00 0.85 0.80 -0.22 -0.18
epiS 0.85 1.00 0.43 -0.05 -0.22
epiImp 0.80 0.43 1.00 -0.24 -0.07
epilie -0.22 -0.05 -0.24 1.00 -0.25
epiNeur -0.18 -0.22 -0.07 -0.25 1.00
Sample Size
[1] 231
Probability values (Entries above the diagonal are adjusted for multiple tests.)
epiE epiS epiImp epilie epiNeur
epiE 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02
epiS 0.00 0.00 0.00 0.53 0.00
epiImp 0.00 0.00 0.00 0.00 0.53
epilie 0.00 0.43 0.00 0.00 0.00
epiNeur 0.01 0.00 0.26 0.00 0.00
To see confidence intervals of the correlations, print with the short=FALSE option
