探索数据关系，解读趋势变化——用R语言轻松进行相关性分析

在进行数据分析时，相关性分析是一项重要的技术，可帮助我们理解数据之间的关系，揭示变量之间的联系。而R语言作为一款强大的统计分析工具，提供了丰富的函数和包，便捷地进行相关性分析。今天我们为大家介绍如何使用r语言进行相关性分析。

相关性分析的意义与应用场景

相关性分析用于评估两个或多个变量之间的关联，能通过定量指标描述变量之间的强弱、直接或间接联系。

相关系数

是对变量之间的相关程度的定量描述

• 相关系数值介于-1~1之间
• 越接近0相关性越低，越接近-1或1相关性越高
• 正负号表明相关方向，正号为正相关、负号为负相关

常见相关系数

相关性分析应用场景

组内相关性分析，如评估多个样本/基因/功能通路间的相关性

组间相关性分析，如物种与功能基因，代谢通路的关联，环境因子与基因表达的关联等

示例数据：

otu丰度表（otu_filtered.csv）

功能通路丰度表（fun.csv）

#使用R语言进行相关性分析

#清空环境变量

rm(list = ls())

#设置工作目录

setwd("D:/r_class/test_data/4.cor_analysis")

#进行相关性分析

#安装和加载R包

# install.packages("psych")

library(psych)

# 1、组内相关性分析

#以otu丰度矩阵为例，比较样本间的相关性

#读取本地数据

#读取otu丰度矩阵

otu <- read.csv("otu_filtered.csv",header = T,

row.names = 1,check.names = F)

head(otu)

#正态分布检验，确定选择哪种相关性分析方法（满足正态分布使用Pearson相关系数，不满足正态分布使用Spearman相关系数）

# shapiro.test()函数：检测3~5000个数值向量是否符合正态分布

#如果 p值小于 0.05，则有足够的证据表明样本数据分布不满足正态分布

shapiro.test(otu$S1)

#执行相关性分析

#函数帮助信息查看

?corr.test

#样本间的相关性

# method参数可选："spearman" , "kendall", "pearson"

# adjust参数可选："holm", "hochberg", "hommel", "bonferroni", "BH", "BY", "fdr", "none"

cor_sample <- corr.test(otu,

method = "spearman" , #相关性分析方法

adjust= "fdr" #多重检验校正方法

)

#提取相关性、p值

#提取相关性矩阵

cmt <- cor_sample$r

#提取丰度矩阵

pmt <- cor_sample$p

#绘制热图展示样本间的相关性

# installed.packages("pheatmap")

library(pheatmap)

pheatmap(cmt)

# 2、组间相关性分析

#以otu丰度矩阵和功能注释矩阵为例，比较otu与功能间的相关性

#读取本地数据

#读取otu丰度矩阵

otu <- read.csv("otu_filtered.csv",header = T,

row.names = 1,check.names = F)

head(otu)

#读取功能注释结果

fun <- read.csv("fun.csv",header = T,

row.names = 1,check.names = F)

head(fun)

#行列转换，每行代表一个样本，每列代表一个otu或功能

otu_t <- t(otu)

fun_t <- t(fun)

#执行组间相关性分析

cor <- corr.test(otu_t, fun_t,

method = "pearson" , #相关性分析方法

adjust= "fdr" #多重检验校正方法

)

#提取相关性、p值

cmt1 <-cor$r

pmt1 <- cor$p

#绘制热图展示otu与功能间的相关性

pheatmap(cmt1,angle_col = 45)

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