请教如何对多个连续变量做pearson相关，并做对应的t检验

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如题，请教大家，如何对多个连续变量做pearson相关，并做对应的t检验
两个变量我用的是cor.test，但是不希望一直用这个命令做多个变量的相关
据说corr.test可以，但是不知道怎么用。
我的变量名举例比如是x1, x2, a, b.....
请问应该怎么写程序呢？

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关键词：pearson 连续变量 RSO ear ARS pearson 如何

1. sample_Dt <- data.frame(
   
2.   x=rnorm(mean=50,sd=10,n=200),
   
3.   y=rnorm(mean=50,sd=10,n=200),
   
4.   z=rnorm(mean=50,sd=10,n=200),
   
5.   w=rnorm(mean=50,sd=10,n=200)
   
6. )
   
7. 
   
8. cor_matrix <- cor(sample_Dt,method = "pearson")
   
9. 
   
10. 
    
11. ### corrplot包可以用于可视化
    
12. library(corrplot)
    
13. corrplot(cor_matrix,method="circle")

复制代码

1. sample_Dt <- data.frame(
   
2.   x=rnorm(mean=50,sd=10,n=200),
   
3.   y=rnorm(mean=50,sd=10,n=200),
   
4.   z=rnorm(mean=50,sd=10,n=200),
   
5.   w=rnorm(mean=50,sd=10,n=200)
   
6. )
   
7. 
   
8. cor_matrix <- cor(sample_Dt,method = "pearson")
   
9. 
   
10. 
    
11. ### corrplot包可以用于可视化
    
12. library(corrplot)
    
13. corrplot(cor_matrix,method="circle")

复制代码

corrplot是在arm包里面的，corrplot本身不是包的名字吧？

这个方法只是作图，并不能达到相关系数及其显著性检验的目的吧？

请问有人知道吗，感觉人大经济的R板块没有练数和cos论坛火啊