具有显着性的多方相关矩阵R

我一直在急切地寻找一种计算多方相关矩阵的方法，在R中具有显着性。如果这非常困难，那么具有显着性的两个变量之间的多方相关就足够了。具有显着性的多方相关矩阵R

我迄今为止尝试：

library(polychor) 
poly <- polychor(var1,var2) 
poly <- polychor(DatM) #where DatM is a DF converted to matrix 

library(polycor) 
hetcor(Dat2) #I am however uncertain hetcor is something I would want if I am looking for polychoric correlation. 

library(psych) 
polychoric(Dat$for2a,smooth=TRUE,global=TRUE,polycor=FALSE, ML = FALSE, std.err=TRUE)

这些都不放弃的意义。我已经读过Permutation测试[可以给我意义] [1]，用于每个相关对的corr = 0假设。软件包和lmPerm允许用户计算排列测试。但是，我不确定如何。

在此先感谢，海尔吉

来源

2013-10-21 Helgi Guðmundsson

很抱歉这么晚才回复。可以指定poly = TRUE。比尔最近也改变了cor.plot，使其扩展与对比意义的文字大小，但你可能必须从我们的服务器上安装最新的斗志包：

install.packages('psych', type = 'source', repos = 'http://personality-project.org/r/')

下面是一个简单的例子：

library(psych) 
poly.example <- cor.ci(sim.poly(nvar = 10,n = 100)$items,n.iter = 10,poly = TRUE) 
poly.example 
print(corr.test(poly.example$rho), short=FALSE)

来源

2014-05-02 17:09:18

谢谢您的回答。我不再在这个项目上工作，但下次我需要多边形相关矩阵时，我一定会尝试一下。 –

您的意思是corr.p（ply.examples $ rho）吗？因为rho已经是一个相关矩阵。 –

具有显着性的多方相关矩阵R

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