【R实战】zeroEQpart的使用

换了工作，写帖子的机会和时间少了，很多都不能马上写出来，

正好遇到一个需求：需要比较零阶相关和偏相关的系数。

找到这样一个帖子：https://www.researchgate.net/post/How_to_test_the_significance_of_difference_between_zero_order_and_first_order_partial_correlations

里面有一种解法就是可以使用R包：

zeroEQpart0.png

用法也很简单，这里简单介绍一下，也当是工作记录一下。

zeroEQpart这个包涉及2个函数：

pzcor：Compute a bootstrap test to determine whether zero order correlation is equal to partial or semi-partial correlation. 通过bootstrap检验零阶相关和偏相关系数之间的差异。

pzcor.png

pzconf：The pzconf function calculates confidence intervals for a zero order correlation minus a (semi) partial correlation (ρ.xy - ρ.xy.z). It is intended to be used after the pzcor function. 在使用pzcor函数后，计算系数差的置信区间。

pzconf.png

示例代码

使用R studio

# 先取消注释，安装下面的包后，再注释掉
# install.packages("memisc")
# install.packages('readxl')
# install.packages('zeroEQpart') 直接在CRAN中下载#加载包
library(memisc)
library(zeroEQpart)
# 设置工作路径，即数据所在目录，根据情况修改，若R文件和数据在同一目录下，则可不设置
setwd("C:\\study\\R\\dang\\数据")
# 读取数据，根据情况修改数据
data = as.data.set(spss.system.file("Study 3_delete.sav"))
# 数据转为数据框
data = as.data.frame(data)
# 用bootstrap获得零阶相关和偏相关的差异，根据情况修改变量
pzcor=pzcor(data['nnos'],data['support'],data['con'])
# 显示结果
pzcor
# 差异的90%，95%和99%的置信区间
pzconf(pzcor,c(0.9, 0.95, 0.99))