Q&A
「一度に図に纏める」の意図がちょっとわかりにくいです。
method = "pearson"で作った図と
method = "spearman"で作った図を２つ並べるのではダメですか？
いつもお世話になっております。
Rにて相関マトリクスを作りたいのですが、量的データと質的データが混ざっています。
量的データのみでしたら、以下のHPのように作れるのは調べて分かったのですが、
両者が混ざっている場合はどうしたらよいでしょうか？一度に図に纏めることはできますか？
参考にしたHP
http://www.sthda.com/english/wiki/scatter-plot-matrices-r-base-graphs
library(psych)
pairs.panels(iris[,-5],
method = "pearson", # correlation method
hist.col = "#00AFBB",
density = TRUE, # show density plots
ellipses = TRUE # show correlation ellipses
)
質的データとの相関はスピアマン、量的データ同士ならピアソンといった感じです
（めっちゃ遅くなってすみません）
例えば
iris[1:2]はmethod = "pearson"にして
iris[3:4]はmethod = "spearman"にしたいという意味ですか？
https://i.stack.imgur.com/RAe5q.png
このような図を作成して、質的データとの相関の所だけスピアマンの相関係数が出るといいんですが・・
量的データと質的データとの比較の場合はpearsonとspearmanのどちらを使いますか？
speamanですね
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ベストアンサー
iris[,2]とiris[,3]が量的データで、iris[,1]とiris[,4]が質的データとした場合
R
1library(psych) 2pairs.panels(iris[,-5], 3 method = "spearman", # correlation method 4 hist.col = "#00AFBB", 5 density = TRUE, # show density plots 6 ellipses = FALSE # show correlation ellipses 7) 8polygon(c(0.51,0.7,0.7,0.51),c(0.55,0.55,0.7,0.7),col="white", border = "white") 9a<-cor.test(iris[,2],iris[,3],method = "pearson")$estimate 10text(0.6,0.6,format(a,digits = 2),cex=3)
かなり泥臭いやり方ですが、、、、とりあえず。
相関楕円も描きたい場合は同じような作戦で上書きすればよいです。
ちなみに。どのようなデータを扱っているかわかりませんが、
量的データもひっくるめて全部spearmanにしてもいいと思います。
pearsonは(1)母集団の正規分布を前提にしている、(2)非線形の相関に弱いという弱点があります。
投稿2020/03/14 09:26
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