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我想在绘制多个相关测试时调整多个测试。psych 包中的 corr.test 效果很好，但没有很好的图形输出。我对使用 GGally 包中的 ggpairs 特别感兴趣，因为它允许每个单元格有多个相关性（例如，在下面的示例中按物种分割）。但我似乎找不到添加 p.adjust 或类似语句的方法。

例如：

library(GGally)
data(flea)
ggpairs(flea, columns=2:4, ggplot2::aes(colour=species))

执行 12 个独立的相关测试并生成一个漂亮的图，用星号指示显着性水平。但是如何调整已经完成了 12 个相关测试（而不是一个）？

我希望能够做类似的事情：

ggpairs(flea, columns=2:4, ggplot2::aes(colour=species, p.adjust="Bonferroni"))

这不会引发任何错误。但据我所知，它也导致显着性测试没有差异 - 似乎 p.adjust 语句被忽略了。

1）它被忽略了吗？您如何访问实际的 p 值而不仅仅是 *** 以更详细地检查这一点？

2）假设它被忽略了，我该如何调整显着性测试以考虑多重测试？

我对可以处理多种类型调整的方法特别感兴趣，而不仅仅是 Bonferroni。我在示例中使用了 Bonferroni，因为它是最保守的，因此（我认为）最容易看到校正/未校正输出之间的差异。我想用它来可视化几十到几百个带有 fdr 校正（或类似）的相关测试的结果。

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我没有，谢谢你的建议。也许我在这里遗漏了一些东西，但它似乎并不那么简单：

holm_cors<-corr.test(flea[,2:4]) #default is holm method multiple test corrections
holm_p<-fdr_cors$p

ggpairs(flea, columns=c(2:4), mapping=ggplot2::aes(colour=flea$species), legends=T, axisLabels="show", upper=list(continuous=holm_p)+
theme(panel.grid.major=element_blank(), panel.grid.minor=element_blank(), axis.line=element_line(colour="black")))

我还尝试了 upper=list(continuous=holm_cors, Continuous="holm_p" 等，以及用 upper=list(continuous=wrap(corr.test)) 包装 corr.test 函数。

在所有情况下，返回的上面板都是空白的。

于 2020-06-16T17:56:23.443 回答