这里以一个完整的程序为例进行说明,使用的是Pearson相关性(Spearman相关性完全类似),生成的数据表含有相关性系数、系数的显著性(以p值为例,t值类似)以及相应的样本个数。生成的相关性分析结果表如下图所示,附件还提供了一个完整的程序,演示了一个因变量Isotonicity与上百个可能的自变量的Pearson相关性分析过程和结果表格的生成过程,程序结构非常简单,带有注释,且程序中不涉及上百个自变量的具体名称,具有较强的通用性,很容易进行复用。
楼主: derary66
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[程序分享] 如何快速生成大量变量相关性分析的结果表? |
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