使用R语言中的psych包进行相关性分析和显著性检验

在R语言中，psych包是一个用于心理学研究的常用工具包。其中的 corr.test() 函数可以用于计算变量之间的相关性，并提供相关性的显著性检验。本文将详细介绍如何使用 corr.test() 函数进行相关性分析，并展示相应的源代码。

首先，确保已经安装了psych包。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装：

install.packages("psych")
安装完成后，使用以下命令加载psych包：
 
library(psych)
接下来，我们准备一个用于演示的数据集。假设我们有两个变量x和y，它们分别表示某种特征在两个不同条件下的取值。我们希望分析x和y之间的相关性以及其显著性。
 
下面是一个简单的数据集示例：
 
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)
现在，我们可以使用corr.test()函数进行相关性分析和显著性检验。以下是使用该函数的代码：
 
                                    R语言使用psych包的principal函数对指定数据集进行主成分分析PCA进行数据降维实战（输入数据为相关性矩阵）、使用nfactors参数指定抽取的主成分的个数、计算主成分评分系数
                                    p 值可以解释如下:一个很小的p 值表示，在预测变量和响应变量之间的真实关系
未知的情况下，不太可能完全由于偶然而观察到预测变量和响应变量之间的强相关。因此，如果看到一个很小的p 值，就可以推断预测变量和响应变量问存在关联。如果p 值足够小，我们便拒绝零假设( reject the null hypothesis) 也就是声明X 和Y 之间存在关系。
# ...
                                    1.相关性分析
       相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。简单来说就是变量之间是否有关系。
       相关性可能是正相关，也可能是负相关，需要根据相关系数决定。相关系数的大小表示相关程度的强弱。
2.相关性衡量指标
                                    通常我们会使用显著性水平（如0.05）来判断相关性的显著性，如果p值小于显著性水平，则相关性被认为是显著的。总结来说，R语言中的psych包提供了corr.test函数用于计算相关性并给出所有相关性的显著性。通过对数据进行相关性分析，我们可以了解变量之间的关系强度和方向，并判断相关性是否显著。在R语言中，我们可以使用psych包中的corr.test函数进行相关性分析，并同时得到相关性的显著性。运行以上代码后，将得到一个热力图，其中不同颜色的方块表示相关系数的大小，从而更直观地显示变量之间的关系。
                                    主成分分析是一种数据降维方式，他将大量相关变量转化为一组很少的不相关的变量，这些不相关的变量称为主成分。人话版：给你发一个由18位数字组成的身份证号码，第1、2位数字表示所在省份的代码；第3、4位数字表示所在城市的代码；第5、6位数字表示所在区县的代码；第7-14位数字表示出生年、月、日；第15-17位数字为顺序码，表示同一区域内同年同月同日出生的顺序号，其中第17位数字表示性别，奇数表示男性，偶数表示女性；第18位数字是校检码，校检码可以是0-9的数字，有时也用x表示，X是罗马数字的10。
                                    一种常用的方法是计算相关系数，然而，在存在其他影响因素的情况下，变量之间的相关性可能受这些因素的干扰。本文将介绍如何使用R语言中的psych包进行偏相关或部分相关性系数的计算，并使用建设检验来评估相关性的显著性。通过计算偏相关系数，我们可以更准确地理解变量之间的关系，从而更好地进行数据分析和建模。为了演示这个过程，我们假设有三个变量：X，Y和Z。我们想要计算X和Y的偏相关系数，消除Z的影响。在上述代码中，我们提供了X，Y和Z的数据作为函数的输入，并将方法指定为"pearson"以计算皮尔逊相关系数。
                                    在使用R进行数据分析时,我们通常会对数据进行描述统计,而使用summary函数与psych包还有Hmisc包是进行描述统计时常用的手段.
#1.summary函数
使用summary函数时,会显示每个维度的最小值(min),四分位数,中位数(median),均值(mean),最大值(max).
summary函数它只能显示数据的集中程度,而无法展现数据的离散趋势
tips:summary只能对因子和逻辑型向量进行频数计算如下图,其初始评级,借款类型等数据类型为vector型(向量型),所以无法统计其频数,我
                                    R语言使用psych包的fa.parallel函数使用平行分析方法分析数据集应该抽取多少主成分（输入数据为原始数据），Kaiser-Harris标准，scree测试和平行分析、可视化碎石图（肘部法）、显示y=1的水平线（特征值大于1才有意义）、从100个相同形状的随机数据矩阵导出的平均特征值