第七讲 R-相关性分析及做图

Question

如题所述

Answer 1

第七讲深入理解R-相关性分析及做图

相关性分析是研究变量间关系的统计工具，例如探究父亲身高与儿子身高的关联。当两变量无关联时，儿子身高不受父亲身高影响，反之亦然。但需确保数据符合正态分布，可使用Shapiro-Wilk test进行检验，相关内容请参考第六讲。

相关性分析方法多样，如Pearson、Spearman和Kendall等。Pearson方法计算数值变量之间的线性相关性，通过相关系数表或t值判断显著性。Spearman适用于等级数据，Kendall则关注变量值的秩次对应。R语言提供了cor()和cor.test()函数进行计算，如处理缺失值可使用use="complete.obs"选项。

以mtcars数据集为例，我们分析mpg和wt变量，发现它们间的负相关系数为-0.87，P值极低（1.294e-10），显示两者高度相关。通过散点图可以直观地可视化数据。

使用R进行相关性分析和可视化，不仅有助于理解变量间关系，也为论文撰写提供数据支持。在探索数据关系时，切记检查数据分布和处理缺失值。