В пакете "corrr", как добавить звездочки для статистической значимости

У меня есть корреляционная матрица, которая включает двумерные корреляции между 14 переменными. Как я могу добавить звездочки для обозначения статистической значимости? Я использую следующий код:

pretty.matrix<-a %>%  
  correlate() %>%  
  shave() %>% 
  fashion() %>% 
  print()

17.03.2022 17:18

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?

Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...

Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox

Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...

Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest

В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...

Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы можете использовать функцию, которая печатает статистическую значимость. С помощью colpair_map будет легко сделать красивую матрицу. В качестве примера я использовал набор данных mtcars. Вы можете использовать код ниже:

library(corrr)
  library(tidyverse)
  
  # Function
  calc_p_value <- function(vec_a, vec_b, sig_level){
    test_res <- cor.test(vec_a, vec_b)
    sig <- if_else(test_res$p.value < sig_level, "*", "")
    paste0(round(cor.test(vec_a, vec_b)$estimate, 2), sig)
  }
  
  # Matrix with p = 0.05
  colpair_map(mtcars, calc_p_value, 0.05) %>%
    shave()

Вывод выглядит следующим образом:

# A tibble: 11 × 12
   term  mpg    cyl    disp   hp     drat   wt     qsec   vs     am    gear  carb 
   <chr> <chr>  <chr>  <chr>  <chr>  <chr>  <chr>  <chr>  <chr>  <chr> <chr> <chr>
 1 mpg   NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA    NA    NA   
 2 cyl   -0.85* NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA    NA    NA   
 3 disp  -0.85* 0.9*   NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA    NA    NA   
 4 hp    -0.78* 0.83*  0.79*  NA     NA     NA     NA     NA     NA    NA    NA   
 5 drat  0.68*  -0.7*  -0.71* -0.45* NA     NA     NA     NA     NA    NA    NA   
 6 wt    -0.87* 0.78*  0.89*  0.66*  -0.71* NA     NA     NA     NA    NA    NA   
 7 qsec  0.42*  -0.59* -0.43* -0.71* 0.09   -0.17  NA     NA     NA    NA    NA   
 8 vs    0.66*  -0.81* -0.71* -0.72* 0.44*  -0.55* 0.74*  NA     NA    NA    NA   
 9 am    0.6*   -0.52* -0.59* -0.24  0.71*  -0.69* -0.23  0.17   NA    NA    NA   
10 gear  0.48*  -0.49* -0.56* -0.13  0.7*   -0.58* -0.21  0.21   0.79* NA    NA   
11 carb  -0.55* 0.53*  0.39*  0.75*  -0.09  0.43*  -0.66* -0.57* 0.06  0.27  NA

Можете ли вы добавить больше звездочек, таких как ***=p<0,001; **=р<0,01; *=p<0,05? И, не могли бы вы объяснить, что происходит в этом коде, или, может быть, направить меня к какой-нибудь документации. Спасибо.

— 17.03.2022 21:18

17.03.2022 17:45