数据相关性分析 correlation - R实现

Question

如题所述

Answer 1

数据相关性分析是衡量变量间关系强度的重要工具，通过pearson、spearman或kendall等方法评估。在处理多对多数据时，correlation matrix用于展示各变量间的关联矩阵。在R中，我们不仅关注correlation的数值，还需结合p-value来确保结果的可靠性。通过log转换和特定图表（如散点图和热图）来可视化数据，而置换检验（如permutation test）则用于验证相关性结果的显著性。以下是对相关性分析的R实现步骤和注意事项：

数据相关性分析是衡量变量间关联性的关键，可用pearson、spearman或kendall方法，对多对多数据，通过correlation matrix呈现。在R中，spearman适用于数值差异大的情况，correlation数值接近1或-1表示强关联，但需结合p-value。为了直观展示，散点图（如基因reads counts）需转化为log(TPM）进行绘制。相关系数矩阵则帮助我们理解变量间的交互关系，同时，置换检验（如permutation test）确保结果的统计显著性。

在R操作中，先将数据转换为numeric类型，如计算TPM、RPKM、CPM，然后使用corrplot包绘制相关系数矩阵。可视化时，注意调整png参数以保证图片清晰。对于数据的正相关和负相关性，可通过设定阈值（如|0.95|）进行分类。同时，对于内部数据的自相关性，对角线的全1值代表自我关联。对于特征值、年龄、性别等因素的影响，线性回归（如y=a*age+b*gender+c*x+d）会给出R^2和p-value，它们可以替代相关系数。

为了筛选高关联度数据，可以使用置换检验，通过多次顺序置换样本数据，检查相关性结果的稳定性，确保发现的显著关联性不是偶然得到的。