如何在R的corrplot中显示不同P值显著性水平（*、**等）

要实现不同P值水平的差异化标记，核心是先根据P值矩阵生成对应标记的矩阵，再将其添加到corrplot中。以下是具体步骤：

步骤1：生成自定义显著性标记矩阵 #

基于你已有的pval矩阵，按P值区间生成对应标记（、、）：

# 初始化空标记矩阵
sig_mat <- matrix("", nrow = nrow(pval), ncol = ncol(pval))

# 按P值区间赋值标记
sig_mat[pval < 0.001] <- "***"
sig_mat[pval >= 0.001 & pval < 0.01] <- "**"
sig_mat[pval >= 0.01 & pval < 0.05] <- "*"

# 对角线置空（自身相关无需标记）
diag(sig_mat) <- ""

步骤2：绘制corrplot并添加标记 #

先绘制基础的相关系数热力图，再叠加自定义的显著性标记：

# 加载corrplot包
library(corrplot)

# 绘制基础相关系数图（可根据需求调整method、type等参数）
corrplot(Corr_Emo, method = "color", type = "upper", tl.col = "black")

# 叠加自定义显著性标记
corrplot(Corr_Emo, method = "none", type = "upper", add = TRUE,
         p.mat = pval, sig.labels = sig_mat, insig = "label_sig",
         col = "black", bg = "white", cex = 1)

参数说明： #

• method = "none"：仅添加标记，不覆盖原有图形
• add = TRUE：在已有图形上叠加内容
• sig.labels = sig_mat：指定自定义的标记矩阵
• insig = "label_sig"：仅显示我们定义的显著标记，不处理非显著项
• cex：调整标记的字号大小

如果需要在下方显示相关系数、上方显示标记，可以用corrplot.mixed配合标记矩阵：

corrplot.mixed(Corr_Emo, lower = "number", upper = "color", tl.col = "black")
corrplot(Corr_Emo, method = "none", type = "upper", add = TRUE,
         p.mat = pval, sig.labels = sig_mat, insig = "label_sig",
         col = "black", bg = "white")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hey_It'sME