計算一組數(shù)據(jù)有沒有相關(guān)性以及相關(guān)程度時，可以使用cor()，以及cor.test()計算顯著性，如下所示，我們想計算這兩種花的長度有沒有相關(guān)性。

head(iris)
plot(iris$Sepal.Length,iris$Petal.Length)

cor(iris$Sepal.Length,iris$Petal.Length)
#[1] 0.8717538

cor.test(iris$Sepal.Length,iris$Petal.Length)


#   Pearson's product-moment correlation

#data:  iris$Sepal.Length and iris$Petal.Length
#t = 21.646, df = 148, p-value < 2.2e-16
#alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
#95 percent confidence interval:
# 0.8270363 0.9055080
#sample estimates:
#     cor 
#0.8717538

我們可以手動將計算的相關(guān)系數(shù)以及p-value加在圖上，也可以直接使用ggpubr包中的stat_cor()來將散點(diǎn)圖直接標(biāo)記相關(guān)系數(shù)以及p-value。

library(ggplot2)
library(ggpubr)
ggplot(iris, aes(x=iris$Sepal.Length, y=iris$Petal.Length)) + 
  geom_point()+ geom_smooth(method = 'lm', se = F, color = 'red')+theme_bw()+stat_cor(data=iris, method = "spearman")