R中大相关矩阵的输出

从我所看到的，R不能很容易地为大型相关矩阵（50-100个变量）生成可用的输出。例如，“corr.test”或“cor”输出被可怕地包装（每个变量应该只有一行和一列，但情况肯定不是这样），并且不能很好地复制到Excel中供以后检查。有没有办法在R中生成类似SPSS的相关输出？也就是说，可以轻松复制和粘贴到Excel之类的东西中的相关矩阵，其中每一行和每一列都属于一个变量（没有文本包装），理想情况下，样本大小和显著性值以某种方式可用。尽管格式不方便，但Corr.test提供了这些信息，当变量超过R中的输出查看器空间时，输出基本上是不可读的。任何想法都会得到极大的赞赏，因为我经常同时处理许多变量。

有什么问题吗

z <- matrix(rnorm(10000),100)
write.csv(cor(z),file="cortmp.csv")

等等。（参见

str（ct）

）

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R的范例是，如果您想将信息传输到另一个程序，您将把它输出到一个文件中，而不是从控制台复制和粘贴它…

您的意思是

cor.test

？你能举个例子吗？（默认情况下，

cor.test

似乎只对变量对起作用…）实际上，我猜？？你说的是心理测试。你能证实吗？我刚才说的是心理测试，它确实有效，本。谢谢我之前用corr.test试过，但有问题。我想，如果我想要对应相关性的样本大小和p值矩阵（即显著性值），我必须使用某种子命令，并将它们保存为单独的CSV？

dimnames(z) <- list(1:100,1:100)
z[1,2] <- NA  ## unbalance to induce sample size matrix
ct <- psych::corr.test(z)
write.csv(ct$n,file="ntmp.csv")  ## sample sizes
write.csv(ct$t,file="ttmp.csv")  ## t statistics
write.csv(ct$p,file="ptmp.csv")  ## p-values