之前录制了一期视频介绍了 R语言相关性分析和结果可视化简单小例子，
B站的链接是
https://www.bilibili.com/video/BV1Ne41147eR
有朋友在公众号留言遇到了一些问题，今天记录一下问题中我能够解决的两个
第一个问题是
使用Hmisc包中的rcorr()函数做相关性分析，他的数据是4行5列，其中有一行数据有两个缺失值 我用R语言自带的数据集iris试一下，首先是取数据的前四行和四列
df<-iris[1:4,1:4]
相关性性分析
代码语言：javascript复制Hmisc::rcorr(as.matrix(df))
就会遇到报错 Error in Hmisc::rcorr(as.matrix(df)) : must have >4 observations 这个报错的意思应该是你的数据最少有5行
rcorr()这个函数的帮助文档也写到了a numeric matrix with at least 5 rows and at least 2 columns (if y is absent). For print, x is an object produced by rcorr.
另外的一个知识点：如果想要用某个包里的函数，有两种办法，第一种办法是先使用library()函数加载这个包，然后直接输入函数名；另外一种办法是不加载，直接使用包名 两个冒号 函数，比如Hmisc::rcorr(as.matrix(df))
第二个问题是
使用psych包中的corr.test()函数做相关性分析，遇到警告
Warning message:
In psych::corr.test(df, method = "pearson") :
Number of subjects must be greater than 3 to find confidence intervals.
如果只是为了做相关性分析可以忽略这个警告，因为这个函数还会同时计算相关系数的置信区间，要求数据大于三行 可以看下3行数据和4行数据的区别
代码语言：javascript复制df<-iris[1:3,1:3]
print(psych::corr.test(df,method="pearson"),short=F)
Call:psych::corr.test(x = df, method = "pearson")
Correlation matrix
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
Sepal.Length 1.00 0.60 0.87
Sepal.Width 0.60 1.00 0.11
Petal.Length 0.87 0.11 1.00
Sample Size
[1] 3
Probability values (Entries above the diagonal are adjusted for multiple tests.)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
Sepal.Length 0.00 1.00 1
Sepal.Width 0.59 0.00 1
Petal.Length 0.33 0.93 0
Confidence intervals based upon normal theory. To get bootstrapped values, try cor.ci
raw.lower raw.r raw.upper raw.p lower.adj upper.adj
Spl.L-Spl.W -1 0.60 NaN 0.59 -1 NaN
Spl.L-Ptl.L -1 0.87 NaN 0.33 -1 NaN
Spl.W-Ptl.L -1 0.11 NaN 0.93 -1 NaN
Warning message:
In psych::corr.test(df, method = "pearson") :
Number of subjects must be greater than 3 to find confidence intervals.
4行数据
代码语言：javascript复制df<-iris[1:4,1:3]
print(psych::corr.test(df,method="pearson"),short=F)
Call:psych::corr.test(x = df, method = "pearson")
Correlation matrix
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
Sepal.Length 1.00 0.63 -0.18
Sepal.Width 0.63 1.00 -0.19
Petal.Length -0.18 -0.19 1.00
Sample Size
[1] 4
Probability values (Entries above the diagonal are adjusted for multiple tests.)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
Sepal.Length 0.00 1.00 1
Sepal.Width 0.37 0.00 1
Petal.Length 0.82 0.81 0
Confidence intervals based upon normal theory. To get bootstrapped values, try cor.ci
raw.lower raw.r raw.upper raw.p lower.adj upper.adj
Spl.L-Spl.W -0.84 0.63 0.99 0.37 -0.93 1.00
Spl.L-Ptl.L -0.97 -0.18 0.94 0.82 -0.97 0.94
Spl.W-Ptl.L -0.97 -0.19 0.94 0.81 -0.98 0.97
还有一个问题是他的数据有13行1000多列，计算相关性好长时间也没有得到结果。 1000多列对于R语言来说可能属于大数据了，R语言里如何处理这种较大规模的数据我也不太懂。
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