R - Combine cor.mtest和p.adjust

Question

有沒有辦法使用此cor.mtest函數來計算p值多重比較（如p.adjust）？代碼從http://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/vignettes/corrplot-intro.html

謝謝！

cors<-cor(rel_tnum_data) 
cor.mtest <- function(mat, conf.level = 0.95) { 
mat <- as.matrix(mat) 
n <- ncol(mat) 
p.mat <- lowCI.mat <- uppCI.mat <- matrix(NA, n, n) 
diag(p.mat) <- 0 
diag(lowCI.mat) <- diag(uppCI.mat) <- 1 
for (i in 1:(n - 1)) { 
    for (j in (i + 1):n) { 
     tmp <- cor.test(mat[, i], mat[, j], conf.level = conf.level) 
     p.mat[i, j] <- p.mat[j, i] <- tmp$p.value 
     lowCI.mat[i, j] <- lowCI.mat[j, i] <- tmp$conf.int[1] 
     uppCI.mat[i, j] <- uppCI.mat[j, i] <- tmp$conf.int[2] 
    } 
} 
return(list(p.mat, lowCI.mat, uppCI.mat)) 
} 
res1 <- cor.mtest(rel_tnum_data, 0.95) 
res2 <- cor.mtest(rel_tnum_data, 0.99) 
corrplot(cors, p.mat = res1[[1]], sig.level=0.05, insig="blank", cl.align="r", tl.cex=0.6, order="hclust", type="lower", tl.srt=60, cl.ratio=0.1) 

Answer 1

您可以向量化的p值矩陣（例如RES1），已經由cor.mtest函數返回。之後，p.adjust函數將幫助您獲得調整後的p值。

pAdj <- p.adjust(c(res1[[1]]), method = "BH") 

然後創建具有調整的p值的原始矩陣。

resAdj <- matrix(pAdj, ncol = dim(res1[[1]])[1]) 

然後corrplot應該準備好用調整後的p值創建你的圖。

corrplot(cors, p.mat = resAdj, sig.level=0.05, insig="blank", cl.align="r", tl.cex=0.6, order="hclust", type="lower", tl.srt=60, cl.ratio=0.1) 

請注意p.mat = resAdj。