最近在用R最相關(guān)性分析帮坚，主要考慮到宏基因組豐度數(shù)據(jù)和環(huán)境因子之間的關(guān)系荠呐，這里做一下記錄
pearson相關(guān)系數(shù)：適用于連續(xù)性變量，且變量服從正態(tài)分布的情況逝嚎，為參數(shù)性的相關(guān)系數(shù)洽糟。
spearman相關(guān)系數(shù)：適用于連續(xù)性及分類型變量炉菲，為非參數(shù)性的相關(guān)系數(shù)。
由于是數(shù)據(jù)情況坤溃，經(jīng)過正態(tài)性檢驗拍霜，發(fā)現(xiàn)不符合正態(tài)分布，所以考慮spearman相關(guān)系數(shù)
使用R包psych
```
library(psych)
rm(list = ls())
envdata <- read.csv("理化性質(zhì)-無偏差.csv")
rownames(envdata)<-envdata[,1]
envdata<-envdata[,-1]
envdata<-as.matrix(envdata)
sampledata <- read.csv("aro_abun.csv")
rownames(sampledata)<-sampledata[,1]
sampledata<-sampledata[,-1]
sampledata<-as.matrix(sampledata)
result=corr.test(envdata,sampledata,method = "spearman",adjust="fdr")
```
重點是：
result=corr.test(envdata,sampledata,method = "spearman",adjust="fdr")
result中r為相關(guān)系數(shù)矩陣薪介，p為p-value矩陣祠饺，可以畫熱圖
