Lazy loaded image相关性检验

type
status
date
slug
summary
tags
category
icon
password
comment
在数据分析与科学研究中，相关性检验是用来衡量两个变量之间是否存在统计学相关关系的基本方法。它广泛用于医学、心理学、社会科学、生物信息学等领域，是发现变量间潜在联系的第一步。

1. 什么是相关性检验？

相关性指的是两个变量的变化趋势是否一致。相关性检验不仅要描述变量之间的关联（如正相关、负相关），还要判断这种关联是否具有统计学显著性。
  • 相关性 ≠ 因果性：即便发现了高度相关，也不能简单断言两者存在因果关系。
  • 应用场景：判断血压与体重的关系、学习时间与考试成绩、两种蛋白表达量等。

2. 常用的相关性检验方法

在实际分析中，根据数据类型、分布特征及研究目的，常用相关性检验方法主要包括以下几类：

2.1 Pearson 相关系数检验

  • 适用条件：两个变量均为连续型，且近似正态分布，存在线性关系。
  • 衡量内容：线性相关程度，系数范围为 [−1,1][-1, 1]，越接近±1，线性关系越强。
  • 零假设 H₀：变量间无线性相关性（ρ = 0）。
  • 常见应用：身高与体重、血压与胆固醇等连续变量之间的线性关系分析。
  • 注意事项：对异常值敏感，非线性关系或极端值可能导致误判。

2.2 Spearman 秩相关检验

  • 适用条件：变量为有序型或连续型，不要求正态分布。适合非线性但单调（始终增或减）关系。
  • 衡量内容：变量秩次（大小顺序）之间的相关性，结果区间 [−1,1]。
  • 零假设 H₀：变量间无单调相关性。
  • 常见应用：问卷分数与等级、基因表达量排序、处理极端值较多的数据。
  • 优势：对异常值不敏感，适合非正态或有离群点的数据。

2.3 Kendall 秩相关检验

  • 适用条件：适用于秩数据，样本量较小的情况更稳健。适合分析变量对之间的秩一致性。
  • 衡量内容：变量配对秩一致性的相关性（Kendall’s tau），结果区间 [−1,1]。
  • 零假设 H₀：变量间无单调相关性。
  • 常见应用：小样本秩数据、医学评分系统、序列数据相关性分析。
  • 注意事项：统计功效通常略低于 Spearman，但在小样本下更可靠。

对比与小结

  • Pearson：线性、正态、对极端值敏感
  • Spearman/Kendall：非线性、非正态、对异常值鲁棒
  • 实际分析时，可以先做散点图，判断关系类型，再选用合适方法。

3. R 语言相关性检验实用代码

R 语言中的 cor.test() 函数可以实现三种常见相关性检验。
输出解释：
  • cor 为相关系数（r），表明相关强度和方向
  • p-value 为相关性的显著性水平
  • 置信区间（95% CI）表明真实相关系数的可能范围

4. 实际案例：医学与科研中的相关性检验

案例1：血压与体重的相关性

假设想检验 100 名成年人的收缩压和体重之间是否存在线性相关，可以使用 Pearson 检验。

案例2：学习时间与考试成绩的相关性

学生学习小时数与考试成绩常常不是严格线性，可选用 Spearman 检验更稳妥。

案例3：生物信息学中的相关性网络

基因表达谱数据中，常用 Spearman 或 Pearson 分析基因间表达相关性，构建基因共表达网络。

5. 常见误区与注意事项

  • 相关≠因果：相关性只说明变量间变化趋势一致，不代表一个导致另一个。
  • 离群值影响：Pearson 相关系数对极端值敏感，发现异常点需谨慎解读。
  • 多重相关性检验校正：同时检验大量变量对的相关性时，需考虑多重检验校正（可用 FDR、Bonferroni 等方法）。
Prev
如何规范报告统计结果？
Next
多重检验（Multiple Testing）
Loading...
Article List
Evan の Logbook
✨ Updates
🌐 Logbook v0.1.0.9000 上线
🎨 Style Guide
Lazy loaded image Font · 字体记录手册
🧠 Creative Resources
Lazy loaded image Name · 名以载道
🗒️ Mind Notes
Lazy loaded image Quote · 字里行间
🧭 Knowbase
Lazy loaded image Biorxiv 与预印本
Lazy loaded image H-1B 签证
🕊️ 鸽派、鹰派、左派、右派
📘 SOPs
🆕 创建 Google 账号
🌍 生成境外地址
🍎 创建美区 Apple ID
🧠 注册与订阅 ChatGPT
🤖 NFC读写器操作流程
🩺 Medical Research
🇬🇧 UK Biobank 数据库介绍与申请
Lazy loaded image BioRender 使用与订阅笔记
📦 scRNAseq
📝 AUCell 流程笔记（GSE60361 小鼠脑示例）
🏢 Cohort study VS Case-control
🛠️ Tech Chronicles
☑️ Typora · 安装与使用指南
📂 LocalSend · 跨设备文件传输的神兵利器
🌏 Immersive Translate · 打造沉浸式翻译体验
🐬 WSL： 使用笔记
Lazy loaded image 自定义 Bash 提示符（PS1）
Lazy loaded image Linux 系统介绍
Lazy loaded image Linux grep 工具笔记
Lazy loaded image Linux sed 工具笔记
Lazy loaded image Linux awk 工具笔记
Lazy loaded image CSS 笔记
Lazy loaded image 文件夹前加点的意义
Lazy loaded image HTML 格式笔记
Lazy loaded image XML 格式笔记
Lazy loaded image TOML 格式笔记
Lazy loaded image PR 模板解读与最佳实践
Lazy loaded image YAML 格式笔记
Lazy loaded image JSON 格式笔记
Lazy loaded image YouTube 使用笔记
Lazy loaded image Writage 使用笔记
Lazy loaded image Pandoc 使用笔记
Lazy loaded image Chrome 使用全攻略
Lazy loaded image Vibe Coding：一种新的编程氛围？
🧭 从混乱到规范：文件命名、变量命名与版本控制最佳实践
🚀 科学上网指南：信息时代的通行证
📦 pip 与 uv：Python 包管理的演进与取舍
💰 Fortune Blueprint
📗 期权基本概念
期权交易策略
🕟 美股交易时间指南
📈 R Visionary
Lazy loaded image R 的 future 包（异步与并行）
Lazy loaded image R 中加载与使用系统字体
Lazy loaded image R 中的数据类型完整指南
Lazy loaded image R 与 RStudio 安装笔记
🔃 purrr 包学习笔记
🔁 apply 家族核心函数
📁 list.files
📊 用 readxl 读取 Excel：实践指南 + 可复用增强函数
Lazy loaded image make_date() & make_datetime()：从字段构造时间对象
📦 为什么使用 lubridate？
⏳ ISO 8601 国际时间标准
Lazy loaded image 分类变量处理 - forcats
📏 separate_wider_position()：按固定宽度横向拆分为多列
📐 separate_wider_delim()：按分隔符拆分为多列
🪓 separate_longer_position()：按固定宽度切分为多行
Lazy loaded image pmin() & pmax()：向量按元素逐位比较
🔢 parse_double() vs parse_number()
Lazy loaded image geom_tile()：构建热图 / 网格图的砖块图层
🎨 常用美学参数详解：position, fill, alpha 等
Lazy loaded image facet_wrap() 与 facet_grid() 用法解析
🌳 高亮特定数据子集：多图层叠加法
Lazy loaded image 三种 geom_smooth() 写法解析
🔻 geom_smooth() 的 shape 限制
🎨 ggplot2 颜色映射
Lazy loaded image ggplot2 的 shape 限制与解决方案
Lazy loaded image R语言字符串大小写变换
Lazy loaded image R语言数字取整与格式化。
Lazy loaded image gtsummary 回归模型
Lazy loaded image gtsummary + gt：R语言三线表实践
🔁 pivot_wider()：长表 → 宽表（long → wide）
🔢 parse_number()：提取字符串中的数字
🔁 pivot_longer()：宽转长（wide → long）
⚡ .by：轻量级分组操作的新方式
🔓 ungroup()：取消分组结构
✂️ slice() 系列函数：按位置切片提取行
🧮 group_by()：分组操作的基础
🧭 relocate()：调整列顺序
Lazy loaded image select()：灵活选择列
📲 mutate()：创建新列 + 控制列位置与保留
🔢 count()：快速计数分组频次
Lazy loaded image dplyr包的distinct()函数
🔺 ggplot2 点形状（shape）
Lazy loaded image ggthemr：为 ggplot2 一键换肤
Lazy loaded image ggthemes 常用主题
🔬 msigdbr 包
📈 CMplot 绘制曼哈顿图
Lazy loaded image SMR 共定位分析
🧬 coloc R 包实用笔记与数据格式梳理
📊 ggpubr - 让科研图表高效“出版就绪”的R扩展包
🎨 ggpubr::theme_pubr - 出版级 R ggplot2 主题美化指南
✂️ 用 patchwork 优雅组合你的 ggplot2 图表
🔤 R 正则表达式语法与字符串操作速查
📐 R基础数学与统计函数速查
📚 R包管理基础：.libPaths() 与 library()
📦 R工作空间对象管理：ls 与 rm
🔗 R集合归属与反归属运算符：%in% 与 %nin%
🕳️ R缺失值与空值处理（na.omit & evanverse::is_void）
🔎 R字符串匹配 grep 与 grepl 实用技巧
📊 R基础数据结构与分布探索技巧
↕️ R常用向量操作与排序技巧
🔍 R匹配函数 match 的实用技巧
🔗 R字符串拼接 paste/paste0 典型用法
Lazy loaded image R集合操作与典型用法
Lazy loaded image R apply函数速查与典型用法
Lazy loaded image R变量命名规范与覆盖机制
➗ R取余、整除与分批处理技巧
Lazy loaded image R设置CRAN与Bioconductor镜像速查
Lazy loaded image R版本升级与包迁移实用指南
Lazy loaded image R查询当前环境和包信息（sessionInfo）
Lazy loaded image 创建文件夹与目录管理基础
Lazy loaded image RStudio常用快捷键与界面恢复技巧
Lazy loaded image 提取字符向量子串的实用技巧
Lazy loaded image 高效读取表格与大文件：fread与自定义read_table_flex
Lazy loaded image foreach包批量循环
Lazy loaded image R基因ID转换与批量注释
Lazy loaded image R批量获取和筛选文件名
Lazy loaded image R常用序列与模拟数据生成
Lazy loaded image R数据框（df）条件筛选实用技巧
Lazy loaded image R Visionary - Introduction
📊 Statistics
Lazy loaded image Survival Analysis
Lazy loaded image 方差分析（ANOVA）
Lazy loaded image 多因素逻辑回归
Lazy loaded image 单因素逻辑回归
Lazy loaded image R语言中的常见统计分布及其应用
Lazy loaded image 数据分析的可复现性：原则与实践
📂 p值操纵与文件抽屉
Lazy loaded image 如何规范报告统计结果？
Lazy loaded image 相关性检验
Lazy loaded image 多重检验（Multiple Testing）
Lazy loaded image t 检验（t-test）
Lazy loaded image 置信区间 (Confidence Intervals)
Lazy loaded image 卡方检验（Chi-squared Test）
Lazy loaded image 统计功效（Power）与样本量（Sample Size）
Lazy loaded image 假设检验 & p值
Lazy loaded image 频率表、比例表与列联表
🏫 统计建模的三大学派：频率学派、贝叶斯学派与机器学
Lazy loaded image t-test: Principles and Application in R
🖼️ BioVis
🎄 Forestplot in R