2023-03-22
关联热图是一种强大的数据分析工具，它可以帮助用户发现数据之间的相似性、差异性和相关性，用于分析物种丰度、生化指标或影响因子之间的相关性。
一、图表解读 如下图所示： 图例：展示相关性系数值，其中红色代表正相关，蓝色代表负相关，颜色深浅表示相关性强弱； *号：展示显著性值（*：P<0.05；**：P<0.01；***：P<0.001）。
二、参数调整 2.1 算法说明 Spearman等级相关系数：非参数统计方法，适用于非正态分布的数据。（比如微生物数据，默认推荐spearman）； Pearson相关性系数：适用于符合正态分布的变量； Kendall秩相关系数：适用于有序分类变量。 2.2 P值和R值的调整 P值：两个变量关联的显著性。P值越小，表示两个变量之间的关联越显著。 R值：两个变量之间的相关性强度。R值的绝对值越大，表示两个变量越相关。 2.3 星标（关联显著性） 可以调整星标的水平、颜色与大小，还可以控制星标是否在图表中显示。
三、图表样式 关联热图单元格样式可调整为：圆形、椭圆、数字、饼图、阴影、方形。
四、其它使用事项 当出现如下图所示的情况，我们可以适当调整筛选条件，例如调整相关性算法或将相关系数R值调小，同时将p值筛选调大。如果经过调整后仍然无法得到显著的关联性，则说明在设定参数条件下，数据中可能不存在具有显著关联的数据记录。
