如何在R中查找和绘制相关变量？

Question

我正在审查与癌症相关的因素，希望找到它们之间的关系。将.xslx文件输入R后，我无所适从如何使用该数据列表查找每次测量的z分数，然后使用X的z分数矩阵Z来计算X的协方差矩阵A使用cov（Z）。如何绘制和分析A的项（告诉我X中的测量值有多相关）？

这是我要根据自己的因素尝试绘制的情节的示例（UrbanPop，Rape，Assault和Murder是该情节的因素-您可以忽略绘制的状态）。

谢谢！

我正在审查的因素是年龄，BMI，葡萄糖，胰岛素，HOMA，瘦素，脂联素，抵抗素，MCP.1

这是我的数据-我使用了dput（mydata）

structure（list（Age = c（48，83，82，68，86，49，89，76，73，75， 34、29、25、24、38、44、47、61、64、32、36、34、29、35、54、45， 50、66、35、36、66、53、28、43、51、67、66、69、60、77、76、76， 75、69、71、66、75、78、69、85、76、77、45、45、49、34、42、68， 51、62、38、69、49、51、59、45、54、64、46、44、45、44、51、72， 46、43、55、43、86、41、59、81、48、71、42、65、48、85、48、58 40、82、52、49、60、49、44、40、71、69、74、66、65、72、57、73， 45、46、68、75、54、45、62、65、72、86），BMI = c（23.5，20.69049， 23.12467、21.36752、21.11111、22.85446、22.7、23.8、22、23、21.47， 23.01，22.86，18.67，23.34，20.76，22.03，32.03896，34.52972， 36.51264、28.57668、31.97501、32.27079、30.27682、30.48316、37.03561， 38.57876、31.44654、35.25076、34.17489、36.21228、36.79017、35.85581， 34.42217、27.68878、29.60677、31.23859、35.0927、26.34929、35.58793， 29.21841、27.2、27.3、32.5、30.3、27.7、25.7、25.3、29.4、26.6， 27.1，25.9，21.30395，20.83，20.95661，24.24242，21.35991，21.08281， 19.13265、22.65625、22.49964、21.51386、21.36752、22.89282、22.83288， 23.1405、24.21875、22.22222、20.83、19.56、20.26、24.74、18.37， 23.62、22.21、26.5625、31.97501、31.25、26.66667、26.67276、28.67263， 31.64037、32.46191、25.5102、29.29688、29.66655、28.125、27.68878， 31.25、29.15452、30.83653、31.21748、30.80125、32.46191、31.23141， 29.77778、27.88762、27.63605、27.91552、28.44444、28.65014、26.5625， 30.91558、29.13632、34.83815、37.10938、29.38476、33.18、35.56， 30.48、36.05、26.85、26.84、32.05、25.59、27.18），葡萄糖= c（70， 92、91、77、92、92、77、118、97、83、78、82、82、88、75、86， 84、85、95、87、86、87、84、84、90、83、106、90、90、80、101， 101、87、89、77、79、82、101、103、76、83、94、85、93、102、90， 94、60、89、96、110、85、102、74、94、92、93、102、93、92、95， 112、78、103、98、116、86、98、88、114、92、106、105、105、86， 101、92、103、201、97、77、100、99、112、98、85、90、196、199， 139、128、100、87、134、131、70、99、103、104、108、88、89、97， 83，95，134，90，92，131，152，119，92，100，97，82，138），胰岛素= c（2.707， 3.115、4.498、3.226、3.549、3.226、4.69、6.47、3.35、4.952、3.469， 5.663、4.09、6.107、5.782、7.553、2.869、18.077、4.427、14.026， 4.345、4.53、5.81、4.376、5.537、6.76、6.703、9.245、6.817、6.59， 15.533、10.175、8.576、23.194、3.855、5.819、4.181、5.646、5.138， 3.881、5.376、14.07、5.197、5.43、8.34、6.042、8.079、3.508， 10.704、4.462、26.211、4.58、13.852、4.56、12.305、21.699、2.9999， 6.2、4.364、3.482、5.261、6.683、2.64、2.74、6.862、4.902、3.73， 5.7、3.42、15.89、3.44、58.46、6.03、4.42、36.94、10.555、16.635， 4.328、41.611、22.033、3.188、9.669、28.677、10.395、4.172、14.649， 2.54、51.814、12.162、16.582、41.894、18.077、30.212、24.887， 30.13、8.396、9.208、2.432、18.2、8.808、3.012、6.524、10.491， 10.949、12.548、5.636、4.713、5.75、8.15、7.01、11.91、3.33， 4.53，5.73，2.82，19.91），HOMA = c（0.467409，0.706897，1.009651， 0.612725、0.805386、0.732087、0.890787、1.88831、0.801543、1.013839， 0.667436、1.145436、0.827271、1.33、1.06967、1.6、0.59、3.790144， 1.037394、3.000998、0.921719、0.972138、1.203832、0.906707、1.229214， 1.383997、1.752611、2.05239、1.513374、1.300427、3.869788、2.534932， 1.84041、5.091856、0.732193、1.133929、0.845677、1.406607、1.305395， 0.727558、1.100646、3.262364、1.089638、1.224542、2.098344、1.334124， 1.873251、0.519184、2.349885、1.056602、7.111918、0.960273、3.485163， 0.832352、2.853119、4.924226、0.687971、1.55992、1.001102、0.790182， 1.232828，1.84629，0.507936，0.696143，1.658774，1.402626、0.791257， 1.37788、0.742368、4.446868、0.780651、15.28534、1.56177、1.14478， 7.836205、2.66292、3.775036、1.099601、20.63073、5.27172、0.605507， 2.38502，7.002923，2.871792，1.008511，3.071407，0.56388，25.05034， 5.96992、5.685415、13.22733、4.4589993、6.448395、8.225983、9.73607， 1.449709，2.248594，0.61789，4.668907，2.346451，0.653805，1.432235， 2.510147、2.241625、2.940415、1.862886、1.046286、1.304867、2.633537， 2.628283、3.49592、0.7555688、1.1174、1.370998、0.570392、6.777764 ），瘦素= c（8.8071，8.8438，17.9393，9.8827，6.6994，6.8317， 6.964、4.311、4.47、17.127、14.57、35.59、20.45、8.88、15.26， 14.09、26.65、30.7729、21.2117、49.3727、15.1248、28.7502、45.6196， 39.2134、12.331、39.9802、46.6401、45.9624、50.6094、10.2809， 74.7069、27.1841、68.5102、31.2128、20.092、21.9033、16.2247， 83.4821、24.2998、21.7863、28.562、35.891、10.39、15.145、56.502， 24.846、65.926、6.633、45.272、7.85、21.778、13.74、7.6476、7.7529， 11.2406、16.7353、19.0826、9.6994、11.0816、9.8648、8.438、32.58， 6.3339、8.0163、14.9037、17.9973、8.6874、12.1905、12.87、13.08， 7.65、18.16、9.62、21.78、10.16、9.8、37.2234、25.7816、47.647， 44.7059、17.022、38.8066、46.076、19.0653、12.2617、26.5166， 15.5325、70.8824、18.1314、22.8884、31.0385、31.6453、29.2739， 42.3914、37.843、51.3387、12.6757、14.3224、53.4997、14.7485， 31.1233、14.9084、44.0217、26.8081、33.1612、41.4064、23.8479， 18.69、17.87、50.53、89.27、54.68、12.45、61.48、24.96、90.28 ），脂联素= c（9.7024，5.429285，22.43204，7.16956，4.81924， 13.67975、5.558965、13.25132、10.35873、11.57899、13.11、26.72， 23.67、36.06、17.95、20.32、38.04、7.780255、5.46262、5.1、8.6， 7.64276、6.209635、9.048185、9.73138、4.617125、4.666745、10.35526， 6.966895、5.065915、7.53955、20.03、4.7942、8.300955、3.19209， 2.19428、4.267105、6.77965、2.19428、8.12555、7.36996、9.34663， 9.000805、11.78796、8.13、7.652055、3.74122、10.5673、8.2863， 7.9317、4.935635、9.75326、21.05663、8.237405、8.412175、21.82375， 8.462915、8.55745、5.80762、11.23624、4.77172、4.138025、3.888645， 9.349775、4.230105、4.294705、3.70523、4.77835、18.55、20.37， 16.67、16.1、12.76、17.86、9.76、6.420295、11.01846、12.71896， 5.357135、13.49487、16.44048、10.63653、21.57、5.4861、6.695585， 7.28287、10.22231、7.901685、4.104105、10.26266、6.160995、9.92365， 6.26854、10.79394、8.40443、10.73174、5.447817、6.78387、1.65602， 5.288025、7.66522、8.42996、3.70109、2.77841、2.36495、3.335665， 6.644245、9.16、11.9、10.06、8.01、12.1、21.42、22.54、33.75， 14.11），Resistin = c（7.99585，4.06405，9.27715，12.766，10.57635， 10.3176、1299361、5.1042、6.28445、7.0913、6.92、4.58、5.14， 6.85、9.35、7.64、3.32、13.68392、6.70188、17.10223、9.1539， 5.62592、24.6033、16.43706、10.19299、8.70448、11.78388、23.3819， 22.03703、15.72187、22.32024、10.26309、21.44366、6.71026、10.37518， 4.2075、3.29175、82.1、20.2535、17.2615、8.04375、8.4156、7.5767， 11.78796、4.2989、6.7052、4.49685、4.6638、4.53、9.6135、8.49395， 11.774、23.03408、28.0323、23.1177、12.06534、17.37615、13.74244， 5.57055、10.69548、15.73606、15.69876、22.94254、11.55492、8.2049， 5.2633、10.34455、13.91245、13.56、4.62、7.84、5.31、3.21、4.82， 5.68，16.1，7.16514，38.6531，24.3701，27.8325，31.6904，29.5583， 10.15726、42.7447、53.6717、19.46324、16.11032、55.2153、53.6308， 13.97399、17.55503、19.94687、24.24591、5.768、11.50005、20.76801， 23.03306、26.0136、49.24184、16.48508、18.35574、14.91922、20.4685， 14.76966、9.9542、6.89235、15.55625、8.89、4.19、11.73、5.06， 10.96、7.32、10.33、3.27、4.35），MCP.1 = c（417.114，468.786， 554.697、928.22、773.92、530.41、1256.083、280.694、136.855， 318.302、354.6、174.8、313.73、632.22、165.02、63.61、191.72， 444.395、252.449、588.46、534.224、572.783、904.981、733.797， 1227.91、586.173、887.16、1102.11、667.928、581.313、864.968， 695.754、358.624、960.246、473.859、585.307、634.602、263.499， 378.996、618.272、698.789、377.227、335.393、270.142、200.976， 225.88、206.802、209.749、215.769、232.006、45.843、488.829， 552.444、382.955、573.63、481.949、321.919、448.799、90.6、703.973， 199.055、713.239、737.672、359.232、355.31、518.586、635.049， 395.976、301.21、220.66、193.87、244.75、513.66、195.94、312， 806.724、483.377、775.322、1698.44、783.796、910.489、426.175， 738.034、799.898、1041.843、1698.44、1698.44、1078.359、1698.44， 923.886、638.261、994.316、764.667、656.393、396.021、602.486， 407.206、293.123、256.001、353.568、572.401、269.487、396.648， 232.018、655.834、788.902、621.273、209.19、198.4、99.45、218.28， 268.23，330.16，314.05，392.46，90.09）），类=“ data.frame”，row.names = c（NA， -116L））

Answer 1

要获取z分数，可以使用scale()，而要获取协方差矩阵，可以使用cov()。但是，没有理由从z分数而不是原始数据生成协方差矩阵。您还可以使用corrplot包中的corrplot函数来可视化相关矩阵。 corrplot函数还将原始数据作为输入。不是协方差矩阵。