2.7. Статистически значимая корреляция

library(ggstatsplot)

## Warning: пакет 'ggstatsplot' был собран под R версии 4.2.2

## You can cite this package as:
##      Patil, I. (2021). Visualizations with statistical details: The 'ggstatsplot' approach.
##      Journal of Open Source Software, 6(61), 3167, doi:10.21105/joss.03167

library(AER)

## Загрузка требуемого пакета: car

## Загрузка требуемого пакета: carData

## Загрузка требуемого пакета: lmtest

## Загрузка требуемого пакета: zoo

## 
## Присоединяю пакет: 'zoo'

## Следующие объекты скрыты от 'package:base':
## 
##     as.Date, as.Date.numeric

## Загрузка требуемого пакета: sandwich

## Загрузка требуемого пакета: survival

library(ggplot2)

## Warning: пакет 'ggplot2' был собран под R версии 4.2.1

library(devtools)

## Загрузка требуемого пакета: usethis

#devtools::install_github("kassambara/ggcorrplot")
library(ggcorrplot)

data("DoctorVisits")

#перевод в формат для корреляции
DoctorVisits1 <- DoctorVisits
head(DoctorVisits1)

##   visits gender  age income illness reduced health private freepoor freerepat
## 1      1 female 0.19   0.55       1       4      1     yes       no        no
## 2      1 female 0.19   0.45       1       2      1     yes       no        no
## 3      1   male 0.19   0.90       3       0      0      no       no        no
## 4      1   male 0.19   0.15       1       0      0      no       no        no
## 5      1   male 0.19   0.45       2       5      1      no       no        no
## 6      1 female 0.19   0.35       5       1      9      no       no        no
##   nchronic lchronic
## 1       no       no
## 2       no       no
## 3       no       no
## 4       no       no
## 5      yes       no
## 6      yes       no

DoctorVisits1$gender <- ifelse(DoctorVisits1$gender == "female", 1, 0)
DoctorVisits1$private <- ifelse(DoctorVisits1$private == "yes", 1, 0)
DoctorVisits1$freepoor <- ifelse(DoctorVisits1$freepoor == "yes", 1, 0)
DoctorVisits1$freerepat <- ifelse(DoctorVisits1$freerepat == "yes", 1, 0)
DoctorVisits1$nchronic <- ifelse(DoctorVisits1$nchronic == "yes", 1, 0)
DoctorVisits1$lchronic <- ifelse(DoctorVisits1$lchronic == "yes", 1, 0)

#корреляция через ggcorrmat
data("DoctorVisits")
ggcorrmat(data = DoctorVisits1, 
          colors = c("darkblue", "white", "darkred"))

#корреляция через ggcorrplot
corr <- cor(DoctorVisits1)
#p-value
p.mat <- cor_pmat(DoctorVisits1)
ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "lower",
           lab = TRUE, p.mat = p.mat, colors = c("#c44a9a", "#f0dff2", "#8a9bab"))