Я хотел бы узнать, как sjPlot вычисляет значимость, чтобы я мог определить, почему некоторые умеренные корреляции незначительны в одной таблице, а низкие корреляции значимы в другой таблице.
Я использую sjt.corr ()функция из sjPlot для создания некоторых корреляций, и в этой функции я использую опцию "fade.ns = TRUE", чтобы незначительные корреляции исчезли. Тем не менее, я не могу найти какую-либо документацию о том, как рассчитывается значимость, и мне интересно, как это работает, так как оно, по-видимому, относительно всех других значений в этой конкретной таблице.
Я включилВоспроизводимый пример ниже. В таблице корреляции «USArrests» r = 0,26 незначительно;но в корреляционной таблице «инферт» значение r = -0,21 является значимым. Я ценю любое понимание того, как это рассчитывается, чтобы я мог лучше интерпретировать свои результаты.
library(sjPlot)
### Correlation table 1
data("USArrests")
my_data1 <- data.frame(USArrests)
sjt.corr(my_data1, corr.method = c("pearson"),fade.ns=TRUE,digits=2,use.viewer=FALSE)
### Correlation table 2
data("infert")
my_data2 <- data.frame(infert[2:7])
sjt.corr(my_data2, corr.method = c("pearson"),fade.ns=TRUE,digits=2,use.viewer=FALSE)