有没有办法*不*关联矩阵中的所有值并获得 r 值和带校正的 p 值？

问题描述

我有两个变量，每个变量有 4 个级别（例如，A1、A2、A3、A4、B1、B2、B3、B4）。我想将所有 A 变量与所有 B 变量相关联，并获得 r 值和 p 值（即总共 16 个相关性）。我还想用错误发现率 (fdr) 调整我的 p 值。

通常，我会使用 c（见下文），但这将也计算我的 A 和 B 变量之间的相关性（例如，B1 与B2、B1 和 B3...），这意味着我的 FDR 校正将比我想要的更保守（即，假设我已经计算了 16 个以上的相关性）。

基本上，我如何使用 import random stats = [] ## Generate the stats for x in range(7): stats.append(random.randint(1,10)) ## If the sum total is 40,leave em. if sum(stats) == 40: pass ## If it is less than 40,add +1's randomly until you reach 40. elif sum(stats) < 40: while sum(stats) != 40: stat = random.randint(0,6) if stats[stat] != 10: stats[stat] = stats[stat] + 1 ## If it is more than 40,subtract randomly until you reach 40. elif sum(stats) > 40: while sum(stats) != 40: stat = random.randint(0,6) if stats[stat] != 1: stats[stat] = stats[stat] - 1 strength = stats[0] perception = stats[1] endurance = stats[2] charisma = stats[3] intelligence = stats[4] agility = stats[5] luck = stats[6] （或类似函数）来获得，1）仅我的一些变量（不是我的所有变量）和 2 之间的 Pearson 相关性) 计算对这些相关性的修正 p 值检验。谢谢。

corr.test

解决方法

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