R语言学习：如何快速实现协方差分析？

写在前面

不积跬步无以至千里

01数据构成

本例中的数据节选至R自带的部分数据集：state.x77，例子中仅关注以下这几个指标间的协方差关系，并作图分析。

其中：

Population：截至1975年7月1日的人口估计
Income：人均收入（1974）
Illiteracy：文盲率（1970年，占人口百分比）
Life Exp：预期寿命（1969-71年）
Murder：每10万人的谋杀和非过失杀人率（1976）
HS Grad 高中毕业生百分比（1970）

数据构成如下：

02数据处理

上图中我们可以看到，人口、收入、文盲率等数据间跨度太大，可能存在不满足数据分析的基础假设，因此需要做数据转换。

>x2 = log(state.x77)#数据进行log转换

>x2#查看转换后的结果

结果如上图。

03分析并作图

作图需要安装：pheatmap包

>library(pheatmap)#加载pheatmap

>cov(x2)#数据进行协方差分析

>pheatmap::pheatmap(cov(x2[1:6,]))#制图

注：本例中，仅节选部分数据来进行作图，cov(x2[1:6,])的意思是选取数据集X2内的1-6行数据进行协方差分析。

协方差分析结果：

作图：

04回顾总结

本例中，分别对数据进行转-计算协方差关系-获得协方差关系矩阵-使用协方差关系矩阵数据绘图。流程再简单不过，对于自己运用来说，如果觉得协方差图美观，可以先计算出自己的相关系数矩阵，然后加载pheatmap包，运行pheatmap::pheatmap(cov (x2[1:6,]))，将x2[1:6,]部分换成自己的数据，然后绘图即可。