cor() コマンドをつかい、相関係数を計算する。P 値も計算したい場合には cor.test() コマンド を使う。
通常は Excel 等で作成した CSV ファイルを R に読み込んで分析する。しかし、ここでは便宜的に以下の簡単なデータフレームを作成し、data という変数に格納しておく。
data = data.frame(縫合結紮の練習時間 = c(100,150,200,250,300,1000), 手術時間 = c(210,220,150,100,90,45), 出血量 = c(50,70,60,30,20,10))
data の内容を確認する。
data
cor() コマンドでピアソン積率相関係数（いわゆる相関係数）を表示する。
cor(data)
以下のようにすると順位相関係数も計算できる。
cor(data, method = "s") #スピアマン順位相関係数。 cor(data, method = "k") #ケンドール順位相関係数。
P 値も計算したい場合は cor.test() コマンドを使う。
x = 縫合結紮の練習時間 y = 手術時間 cor.test(x, y) #ピアソン積率相関係数。 cor.test(x, y, method = "s") #スピアマン順位相関係数。 cor.test(x, y, method = "k") #ケンドール順位相関係数。