多変量のデータフレームを渡すとすべての変数の組み合わせに対する単相関分析を行ってくれる自作のR関数cor_test_allを紹介します。ベイズ相関分析にも対応しており，事後分布から計算される代表値 (EAP，MAP，MED) や確信区間 (中心事後区間，事後最高密度区間)，方向性確率 (probability of direction; pd)，ベイズファクターなども計算できます。cor.test関数とBayesFactor::correlationBF関数を使ってできる分析を簡単なスクリプトで一括で実行できるようにしたかったので作りました。不備がある可能性があるため使用は自己責任でお願いします。
2025年2月28日追記：cor_test_allを内包するRパッケージのmutolabrを作りました。以下のGitHubのリポジトリからインストールできます。元の関数と仕様を変えた部分があるため，この記事の情報は古くなっています。最新の情報が知りたい方はGitHubをご覧ください。
cor_test_all関数はmutolabrパッケージに含まれています。GitHubのREADMEに書かれているインストール方法を参考にしてRにインストールしてください。
cor_test_all関数を読み込んでこの関数にデータフレームを渡すとすべての変数の組み合わせに対する単相関分析が実行されます。以下のサンプルコードは，ピアソンの積率相関 (cor)・EAP・MAP・MED・95% HDI・pd・ベイズファクターを計算するコードの例です。
# パッケージのインストール
if (!requireNamespace("mutolabr", quietly = TRUE)){
if (!requireNamespace("devtools", quietly = TRUE)) install.packages("devtools")
devtools::install_github("mutopsy/mutolabr")
}
# パッケージの読み込み
library(mutolabr)
# 分析用データの作成
d <- mtcars[, 1:5] # Rに含まれるデータセット (Motor Trend Car Road Tests)
# 単相関分析の実行
results <- cor_test_all(
d,
cor = TRUE, # Pearson's rを計算 (既定)
cor_EAP = TRUE, # EAPを計算
cor_MAP = TRUE, # MAPを計算
cor_MED = TRUE, # MEDを計算
ci = "bayes_hdi", # HDIによる確信区間を計算
pd = TRUE, # pdを計算
bf = TRUE, # BFを計算
triangle = "upper", # 上三角行列のみ出力 (既定)
rscale_est = "ultrawide", # ベイズ推定する際の事前分布の尺度母数 (既定)
rscale_bf = "ultrawide", # BFを計算する際の事前分布の尺度母数 (既定)
iterations = 10000 # 事後分布を推定する際の繰り返し数 (既定)
)
# 結果の確認
## Tidy形式の結果
results$all
## Pearsonの相関係数の表
results$table_cor
## ペア数の表 (NAがある場合はペアワイズ削除)
results$table_n_pair
## t値の表
results$table_t
## 自由度の表
results$table_df
## p値の表
results$table_p
## pdの表
results$table_pd
## ベイズファクター (BF) の表
results$table_BF10
cor_test_allに特有の引数
cor.testの引数
BayesFactor::correlationBFに関係する引数