Як знайти p значення коефіцієнта кореляції в r

Коефіцієнт кореляції Пірсона можна використовувати для вимірювання лінійного зв’язку між двома змінними.

Цей коефіцієнт кореляції завжди приймає значення від -1 до 1 , де:

• -1 : Абсолютно негативна лінійна кореляція між двома змінними.
• 0 : немає лінійної кореляції між двома змінними.
• 1: Абсолютно позитивна лінійна кореляція між двома змінними.

Щоб визначити, чи є коефіцієнт кореляції статистично значущим, ви можете обчислити відповідний t-показник і p-значення.

Формула для розрахунку t-показника коефіцієнта кореляції (r):

t = r√ n-2 / √ 1-r ²

P-значення обчислюється як відповідне двостороннє p-значення для t-розподілу з n-2 ступенями свободи.

Щоб обчислити p-значення коефіцієнта кореляції Пірсона в R, ви можете скористатися функцією cor.test() .

 horn. test (x,y)

У наступному прикладі показано, як використовувати цю функцію на практиці.

Приклад: обчисліть значення P для коефіцієнта кореляції в R

У наступному коді показано, як використовувати функцію cor.test() для обчислення p-значення коефіцієнта кореляції між двома змінними в R:

 #create two variables
x <- c(70, 78, 90, 87, 84, 86, 91, 74, 83, 85)
y <- c(90, 94, 79, 86, 84, 83, 88, 92, 76, 75)

#calculate correlation coefficient and corresponding p-value
horn. test (x,y)

	Pearson's product-moment correlation

data: x and y
t = -1.7885, df = 8, p-value = 0.1115
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.8709830 0.1434593
sample estimates:
       horn 
-0.5344408

З результату ми бачимо:

• Коефіцієнт кореляції Пірсона становить -0,5344408 .
• Відповідне значення p становить 0,1115 .

Оскільки коефіцієнт кореляції негативний, це вказує на те, що між двома змінними існує негативний лінійний зв’язок.

Однак, оскільки p-значення коефіцієнта кореляції не менше 0,05, кореляція не є статистично значущою.

Зверніть увагу, що ми також можемо ввести cor.test(x, y)$p.value , щоб отримати лише p-значення для коефіцієнта кореляції:

 #create two variables
x <- c(70, 78, 90, 87, 84, 86, 91, 74, 83, 85)
y <- c(90, 94, 79, 86, 84, 83, 88, 92, 76, 75)

#calculate p-value for correlation between x and y
horn. test (x, y)$p.value

[1] 0.1114995

P-значення для коефіцієнта кореляції становить 0,1114995 .

Це відповідає р-значенню з попереднього результату.

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові завдання в R:

Як обчислити часткову кореляцію в R
Як розрахувати кореляцію Спірмена в R
Як розрахувати ковзну кореляцію в R