📊 R-相关性分析，求出p值 | 📊 R语言中相关性可视化代码带有p值

数据分析的世界里，相关性分析是了解变量间关系的重要工具！如果你正在用R语言进行相关性探索，那么这篇文章一定会帮到你！😊

首先，相关性分析的核心在于计算变量之间的相关系数以及对应的p值。在R中，`cor.test()`函数可以帮助我们完成这项任务。假设你有两个变量x和y，运行以下代码即可：

```r

result <- cor.test(x, y)

print(result$p.value)

```

接下来，如何将这些结果可视化呢？我们可以使用`ggpubr`包来绘制带有p值的相关性热图。例如：

```r

library(ggpubr)

cor_matrix <- cor(mtcars)

ggcorrplot(cor_matrix, p.mat = cor_pmat(mtcars), type = "lower", lab = TRUE)

```

这段代码会生成一个漂亮的下三角热图，不仅展示相关系数，还会标出显著性水平（即p值）。✨

无论是学术研究还是商业决策，相关性分析都能提供有力支持。快来试试吧，让数据为你说话！💬

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