在R中cor和cor.test有什么区别

我有一个数据框，它的列是一个实验的不同样本。我想找出这些样本之间的相关性。所以样本v2和v3之间的相关性，样本v2和v4之间的相关性。。。。 这是数据帧：

> head(t1)
      V2          V3          V4         V5         V6
1 0.12725011 0.051021886 0.106049328 0.09378767 0.17799444
2 0.86096784 1.263327211 3.073650624 0.75607466 0.92244361
3 0.45791031 0.520207274 1.526476608 0.67499102 0.49817761
4 0.00000000 0.001139721 0.003158557 0.00000000 0.00000000
5 0.13383965 0.098943019 0.099922146 0.13871867 0.09750611
6 0.01016334 0.010187671 0.025410170 0.00000000 0.02369374
> nrow(t1)
[1] 23367

如果我运行此数据帧的cor函数以获得样本（列）之间的相关性，我将获得所有样本的NA：

> cor(t1, method= "spearman")
V2 V3 V4 V5 V6
V2  1 NA NA NA NA
V3 NA  1 NA NA NA
V4 NA NA  1 NA NA
V5 NA NA NA  1 NA
V6 NA NA NA NA  1

但如果我运行这个：

> cor.test(t1[,1],t1[,2], method="spearman")$estimate
rho 
0.92394 

这是不同的。为什么会这样？获取这些样本之间相关性的正确方法是什么？

---

提前感谢。

您的数据包含

NA

值

从

？cor

：

如果使用是“一切”，NAs将在概念上传播，即 只要有一个贡献值，结果值将为NA 观察结果是不正确的

从

？cor.test

na.action一个函数，指示当数据 包含NAs。默认为getOption（“na.action”）

在我的系统上：

getOption("na.action")
[1] "na.omit"

---

使用

which（！is.finite（t1））

搜索有问题的值，使用

which（is.na（t1））

搜索

na

值<如果数据中有

Inf

值，则code>cor返回

NaN

。

如何检查数据框是否包含NA？我认为它还包括很多Inf值。这也会影响吗？另一个问题是，我认为cor.test是针对成对相关的，它需要两个参数来计算。我认为我应该使用cor not cor.test，但我仍然不确定它是否是查找数据帧样本（列）之间相关性的正确函数。@hora请参阅我对答案的编辑并阅读帮助页。您可以使用

*apply

函数与

cor.test

进行成对比较。谢谢@Roland。现在我检查我的数据框，实际上只有一行有NA，我认为只有与该行相关的值应该是NA，但不是所有的。我还替换了Inf值，但结果仍然是NA。实际上，我的问题是，为什么我使用cor.test对同一数据集只比较两个样本，结果不是NA。但当我对整个数据帧使用这个“cor”时，我得到了NA（@hora我们可以整天对此进行猜测。向我们展示数据，或者用一个简单的可复制的示例重现您的问题。@hora您不是在关联行，而是在关联列。请尝试理解我写的内容，并仔细阅读帮助页。