Respuestas:
puedes usar cor.test
:
col1 = c(1,2,3,4)
col2 = c(1,4,3,5)
cor.test(col1,col2)
lo que da :
# Pearson's product-moment correlation
# data: col1 and col2
# t = 2.117, df = 2, p-value = 0.1685
# alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
# 95 percent confidence interval:
# -0.6451325 0.9963561
# sample estimates:
# cor
# 0.8315218
Más información sobre las estadísticas y parámetros adicionales en la página oficial:
https://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/cor.test.html
Lo siguiente hará lo que pida:
library(Hmisc) # You need to download it first.
rcorr(x, type="pearson") # type can be pearson or spearman
Aquí x es un marco de datos, y rcorr devuelve cada correlación que es posible formar a partir del marco de datos "x".
O puede calcular la estadística usted mismo:
Donde es la correlación de Pearson estimada a partir de los datos, y n es el tamaño de la muestra.
cor
(?cor
) explícitamente mencionacor.test
(en "Véase también")