M?thodes de visualisation

Sept m?thodes de visualisation diff?rentes peuvent ?tre utilis?es : ?circle?, ?square?, ?ellipse?, ?number?, ?shade?, ?color?, ?pie?.

library(corrplot)
corrplot(M, method="circle")

corrplot(M, method="pie")

corrplot(M, method="color")

Les corr?lations positives sont affich?es en bleu et les corr?lations n?gatives en rouge. L?intensit? de la couleur et la taille des cercles sont proportionnelles aux coefficients de corr?lation. A droite du corr?logramme, la l?gende de couleurs montre les coefficients de corr?lation et les couleurs correspondantes.

Afficher les coefficients de corr?lation :

corrplot(M, method="number")

Les diff?rentes dispositions du corr?logrammes

Il y a 3 dispositions diff?rentes :

• ?full? (par d?faut) : Affiche la Matrice de corr?lation en entier.
• ?upper?: Affiche le triangle sup?rieur de la matrice de corr?lation.
• ?lower?: Affiche le triangle inf?rieur de la matrice de corr?lation.

corrplot(M, type="upper")

corrplot(M, type="lower")

R?ordonner la matrice de corr?lation

La matrice de corr?lation peut ?tre r?ordonn?e en fonction du coefficient de corr?lation. Ceci est important pour identifier des profiles cach?s dans la matrice. La m?thode hclust (pour hierarchical clustering) est utilis?e dans les exemples ci-dessous.

# Corr?logramme avec rearrengement de type hclust
corrplot(M, type="upper", order="hclust")

# Utilisation de differents spectres de couleurs
col<- colorRampPalette(c("red", "white", "blue"))(20)
corrplot(M, type="upper", order="hclust", col=col)

# Changer la couleur de fond en lightblue
corrplot(M, type="upper", order="hclust", col=c("black", "white"),
         bg="lightblue")

Changement de la couleur du corr?logramme

Comme montr? dans les sections ci-dessus, la couleur du corr?logramme peut ?tre personnalis?e. Les palettes de couleurs du package RcolorBrewer sont utilis?es dans le script ci-dessous :

library(RColorBrewer)
corrplot(M, type="upper", order="hclust", 
         col=brewer.pal(n=8, name="RdBu"))

corrplot(M, type="upper", order="hclust",
         col=brewer.pal(n=8, name="RdYlBu"))

corrplot(M, type="upper", order="hclust",
         col=brewer.pal(n=8, name="PuOr"))

Changement de la couleur et de la rotation des ?tiquettes de textes

tl.col (for text label color) et tl.srt (for text label string rotation) sont utilis?s pour changer la couleur et l?angle de rotation des textes.

corrplot(M, type="upper", order="hclust", tl.col="black", tl.srt=45)

Combiner le corr?logramme avec le test de significativit?

# mat : matrice de donn?e
# ... : Arguments suppl?mentaire ? passer ? la fonction cor.test
cor.mtest <- function(mat, ...) {
    mat <- as.matrix(mat)
    n <- ncol(mat)
    p.mat<- matrix(NA, n, n)
    diag(p.mat) <- 0
    for (i in 1:(n - 1)) {
        for (j in (i + 1):n) {
            tmp <- cor.test(mat[, i], mat[, j], ...)
            p.mat[i, j] <- p.mat[j, i] <- tmp$p.value
        }
    }
  colnames(p.mat) <- rownames(p.mat) <- colnames(mat)
  p.mat
}
# Matrice de p-value de la corr?lation
p.mat <- cor.mtest(mtcars)
head(p.mat[, 1:5])

           mpg       cyl      disp        hp      drat
mpg  0.000e+00 6.113e-10 9.380e-10 1.788e-07 1.776e-05
cyl  6.113e-10 0.000e+00 1.803e-12 3.478e-09 8.245e-06
disp 9.380e-10 1.803e-12 0.000e+00 7.143e-08 5.282e-06
hp   1.788e-07 3.478e-09 7.143e-08 0.000e+00 9.989e-03
drat 1.776e-05 8.245e-06 5.282e-06 9.989e-03 0.000e+00
wt   1.294e-10 1.218e-07 1.222e-11 4.146e-05 4.784e-06

# Indication des corr?lations non significatives 
#par une croix
corrplot(M, type="upper", order="hclust", 
         p.mat = p.mat, sig.level = 0.01)

# Remplacement des corr?lations non significatives
#par du blanc
corrplot(M, type="upper", order="hclust", 
         p.mat = p.mat, sig.level = 0.01, insig = "blank")

Personnaliser le corr?logramme

col <- colorRampPalette(c("#BB4444", "#EE9988", "#FFFFFF", "#77AADD", "#4477AA"))
corrplot(M, method="color", col=col(200),  
         type="upper", order="hclust", 
         addCoef.col = "black", # Ajout du coefficient de corr?lation
         tl.col="black", tl.srt=45, #Rotation des etiquettes de textes
         # Combiner avec le niveau de significativit?
         p.mat = p.mat, sig.level = 0.01, insig = "blank", 
         # Cacher les coefficients de corr?lation sur la diagonale
         diag=FALSE 
         )