corrplot показывает незначительные коэффициенты корреляции, даже если установлен insig = "blank"

Мне нравится использовать корреляционный график, используя corrplot функция с коэффициентами корреляции, напечатанными в ячейках (используя addCoef.col а также addCoefasPercent = TRUE). Мне также нравится удалять незначительные корреляции из сюжета (используя insig = "blank"). Проблема в том, что это работает только для цвета фона, но не для самого коэффициента, поэтому сам коэффициент все еще печатается! Увидеть:

set.seed(123)
par(cex=0.8) # trick for cor. coef font size, see http://stackru.com/q/26574054/684229
col1 <-rainbow(100, s = 1, v = 1, start = 0, end = 0.9, alpha = 1)
test <- matrix(data=rnorm(400),nrow=20,ncol=20)


cor.mtest <- function(mat, conf.level = 0.95){
    mat <- as.matrix(mat)
    n <- ncol(mat)
    p.mat <- lowCI.mat <- uppCI.mat <- matrix(NA, n, n)
    diag(p.mat) <- 0
    diag(lowCI.mat) <- diag(uppCI.mat) <- 1
    for(i in 1:(n-1)){
        for(j in (i+1):n){
            tmp <- cor.test(mat[,i], mat[,j], conf.level = conf.level)
            p.mat[i,j] <- p.mat[j,i] <- tmp$p.value
            lowCI.mat[i,j] <- lowCI.mat[j,i] <- tmp$conf.int[1]
            uppCI.mat[i,j] <- uppCI.mat[j,i] <- tmp$conf.int[2]
        }
    }
    return(list(p.mat, lowCI.mat, uppCI.mat))
}

cor1 <- cor.mtest(test, 0.95)

corrplot(cor(test), p.mat = cor1[[1]], insig = "blank", method = "color", addCoef.col="grey", 
    order = "AOE", tl.cex = 1/par("cex"),
    cl.cex = 1/par("cex"), addCoefasPercent = TRUE)

Теперь вы можете видеть, что коэффициенты печатаются также для незначительных ячеек:

Просто чтобы увидеть, какие ячейки незначительны, вы можете использовать эту команду:

corrplot(cor(test), p.mat = cor1[[1]], insig = "pch", method = "color", addCoef.col="grey", 
    order = "AOE", tl.cex = 1/par("cex"),
    cl.cex = 1/par("cex"), addCoefasPercent = TRUE)

Возможно, это ошибка пакета corrplot?

Как можно избавиться от печати коэффициента в незначительных ячейках?

Источник

2 ответа

Решение

Вы должны сделать небольшую работу для этого. Вам нужно определить вектор цветов вручную для значений p, которые передаются в addCoef.col

Если вы заказывали в алфавитном порядке, это прямо

mycol <- ifelse(c(cor1[[1]] < 0.05), "black", "white")

corrplot(cor(test), p.mat = cor1[[1]] , insig = "blank", method = "color", 
         addCoef.col=mycol ,
         order = "original", tl.cex = 1/par("cex"), 
         cl.cex = 1/par("cex"), addCoefasPercent = TRUE)

Но так как вы хотите упорядочить по собственным значениям, вам нужно рассчитать порядок за пределами corrplot функция

ord <-   corrMatOrder(cor(test), order="AOE")
M <- cor(test)[ord, ord]

pval <- psych::corr.test(data.frame(test), adjust="none")$p[ord, ord]
mycol <- ifelse(c(pval < 0.05), "black", "white")


corrplot(M, p.mat = pval , insig = "blank", method = "color", addCoef.col=mycol ,
         order = "original", tl.cex = 1/par("cex"), 
         cl.cex = 1/par("cex"), addCoefasPercent = TRUE)

РЕДАКТИРОВАТЬ комментарии re @Masi

Чтобы обновить ограничения на цветовой панели, установите ограничения с помощью cl.lim

 corrplot(cor(test), p.mat = cor1[[1]] , insig = "blank", method = "color", 
       addCoef.col=mycol , addCoefasPercent=TRUE, 
       order = "original", cl.lim = c(-100, 100))
Источник

Если вы не слишком разборчивы, вы также можете оставить фон белым и сделать addCoef.col = "white" вместо "grey" как у вас это изначально. Это избавит от необходимости указывать порядок и ifelse.

Источник
Другие вопросы по тегам