rcorr 特定变量的函数相关性但不是所有变量都与所有变量相关

Question

我想使用函数

rcorr

将一个矩阵的变量与另一个矩阵的变量相关联，但我不想要一个所有相关的相关矩阵。

示例数据

mtcars

：

m1 <- as.matrix(mtcars[,c(1,3)])
m2 <- as.matrix(mtcars[,c(4,6)])
cor <- rcorr(y =m1,x =m2, type = "spearman")

output: hp         wt        mpg       disp
hp    1.0000000  0.7746767 -0.8946646  0.8510426
wt    0.7746767  1.0000000 -0.8864220  0.8977064
mpg  -0.8946646 -0.8864220  1.0000000 -0.9088824
disp  0.8510426  0.8977064 -0.9088824  1.0000000

我不想要这个输出，因为我对 m1 的相关变量与 m2 的变量感兴趣，而不是全部反对全部。 我该怎么做？

Answer 1

正如评论者所提到的，

rcorr()

函数不灵活，因为它给出了完整的相关矩阵。 我想你可能对这个功能感兴趣，因为它也给了你

p-values

。但是，你可以做一个技巧 并在第二步中通过从输出中提取请求的相关性来访问您的信息，即 相关性和相应的 p 值如下：

m1 <- as.matrix(mtcars[,c(1,3)])
m2 <- as.matrix(mtcars[,c(4,6)])

library(Hmisc)
cor <- rcorr(y =m1,x =m2, type = "spearman")


# extract only your correlations of interest
my_cor<-cor$r[c("hp","wt"),c("mpg","disp")]
my_cor
        mpg      disp
hp -0.8946646 0.8510426
wt -0.8864220 0.8977064

#likewise, you could extract the corresponding p-values of your correlations of interest

my_pval<-cor$P[c("hp","wt"),c("mpg","disp")]
my_pval
       mpg         disp
hp 5.085932e-12 6.791336e-10
wt 1.487610e-11 3.346212e-12

希望对你有帮助