通过p值

Question

我想对相关矩阵进行阈值处理，以仅保留p值为＆lt; 0.01。我之前在StackOverflow上看过这个问题的答案，并尝试了建议的代码，但是当应用阈值时，矩阵的结构会消失。

例如，我有一堆数字矩阵......

data <- matrix(rnorm(6),100,22)

然后我获得了一个相关矩阵......

corr_subj_data <-rcorr(data)
corr_matrix <- corr_subj_data$r
p_vals <- corr_subj_data$P

我尝试使用numel（matlab包）来复制我在Matlab中执行此任务的代码。但是，它似乎在这里没有用。

for(idx in numel(p_vals)) {
pval <- P_vals[idx]
    if (pval > 0.01){
        corr_matrix[idx] <- NA
}}

基本上，我只是试图遍历矩阵中的每个p值，如果它大于0.01，则将相关矩阵中的相应值替换为“NA”。

然后我查了一下，我找到了下面的建议代码：

corr_matrix[p_vals < 0.01]

这正确地对相关矩阵进行阈值处理，但是我失去了22比22的结构。看起来它只是一个数字序列（不熟悉R中的数据类型）。

如果有人建议如何在阈值处理后保留相关矩阵的结构，我将不胜感激！

Answer 1

使用以下行：

corr_matrix[p_vals >= 0.01] <- NA