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我一直在拼命寻找一种方法来计算多变量相关矩阵，在 R 中具有显着性。如果这非常困难，那么两个具有显着性的变量之间的多变量相关就足够了。

到目前为止我已经尝试过：

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)

这些都没有意义。我已经读过置换检验 [可以给我意义] [1] 对于每个相关对的 corr=0 假设。包 coin 和 lmPerm 确实允许计算排列测试。但是，我不确定如何。

在此先感谢，赫尔吉

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这么晚才回复很抱歉。

cor.ci可能是您想要的，您可以指定poly = TRUE. Bill 最近也进行了更改cor.plot，以便根据相关重要性缩放文本大小，但您可能必须从我们的服务器安装最新的 psych 包：

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

这是一个简短的例子：

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)
于 2014-05-02T17:09:18.397 回答