如何在相关矩阵（Correlation matrix）中绘制显著性代码

需求说明 #

需要在相关矩阵图中，按以下规则为显著相关的系数标注星号：

• p ≤ 0.001：***
• 0.001 < p ≤ 0.01：**
• 0.01 < p ≤ 0.05：*
• 0.05 < p ≤ 0.1：.
• p > 0.1：无标记

原代码使用ggcorrplot包时，默认的p.mat参数仅能显示显著性标记（如叉号），无法直接在相关系数旁添加星号，需自定义处理标签内容。

解决方案代码 #

# 加载所需包
library(ggcorrplot)
library(ggplot2)

# 1. 计算相关系数矩阵和p值矩阵
r <- cor(mtcars)
p_mat <- ggcorrplot::cor_pmat(mtcars)

# 2. 定义显著性星号转换函数
get_signif_stars <- function(p) {
  case_when(
    p <= 0.001 ~ "***",
    p <= 0.01 ~ "**",
    p <= 0.05 ~ "*",
    p <= 0.1 ~ ".",
    TRUE ~ ""
  )
}

# 3. 生成带星号的标签矩阵：保留1位小数+对应星号
lab_matrix <- matrix(
  paste0(round(r, 1), get_signif_stars(p_mat)),
  nrow = nrow(r),
  dimnames = dimnames(r)
)

# 4. 绘制带星号的相关矩阵图
ggcorrplot(
  r,
  hc.order = FALSE,
  type = "lower",
  lab = TRUE,          # 启用自定义标签
  lab_matrix = lab_matrix,  # 传入带星号的标签矩阵
  lab_size = 3,
  tl.cex = 12,
  outline.col = "white",
  legend.title = "corr",
  title = "",
  ggtheme = theme_classic(),
  colors = c("#E46726", "white", "#6D9EC1")
)

代码说明 #

• 先计算基础的相关系数矩阵r和p值矩阵p_mat
• 用get_signif_stars函数根据p值匹配对应的显著性标记
• 将保留指定小数位数的相关系数与星号拼接，生成自定义标签矩阵lab_matrix
• 在ggcorrplot中通过lab_matrix参数传入自定义标签，替代默认的纯系数显示，同时无需再设置p.mat参数（避免重复标记）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marcel