ggcorrplot: Matriz de Correlación en R

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Autor principal

Alboukadel Kassambara

Datos de muestra

ggcorrplot visualiza matrices de correlación como gráficos ggplot2. Si prefieres los gráficos de R base consulta el paquete corrplot. Empieza calculando la matriz de correlación con cor() y opcionalmente la matriz de p-valores con cor_pmat(). Usamos seis variables numéricas de mtcars.

# install.packages("ggcorrplot")
library(ggcorrplot)

df         <- mtcars[, c("mpg", "cyl", "disp", "hp", "wt", "qsec")]
cor_matrix <- cor(df)

`ggcorrplot()`

Pasa la matriz de correlación a ggcorrplot(). Cada celda se colorea según el valor de correlación: azul para positiva, rojo para negativa. La escala de color va de -1 a 1 por defecto.

# install.packages("ggcorrplot")
library(ggcorrplot)

cor_matrix <- cor(df)
ggcorrplot(cor_matrix)

Matriz de correlación básica con ggcorrplot en R

`type`

Triángulo superior de la matriz de correlación con ggcorrplot

Como la matriz es simétrica, mostrar solo la mitad evita la redundancia. Usa type = "upper" para el triángulo superior o type = "lower" para el inferior. El valor por defecto es "full".

# install.packages("ggcorrplot")
library(ggcorrplot)

ggcorrplot(cor_matrix,
           type = "upper")

`method`

Usa method = "circle" para sustituir los cuadrados coloreados por círculos cuyo tamaño representa la fuerza de la correlación en valor absoluto. Los círculos más grandes indican correlaciones más fuertes, lo que facilita identificar las relaciones más importantes de un vistazo.

# install.packages("ggcorrplot")
library(ggcorrplot)

ggcorrplot(cor_matrix,
           method = "circle")

Matriz de correlación con círculos en ggcorrplot method circle

Coeficientes de correlación

Matriz de correlación con coeficientes numéricos en ggcorrplot

Activa lab = TRUE para imprimir el coeficiente de correlación dentro de cada celda. Ajusta el tamaño de la etiqueta con lab_size. Combínalo con type = "upper" para un resultado más limpio.

# install.packages("ggcorrplot")
library(ggcorrplot)

ggcorrplot(cor_matrix,
           type     = "upper",
           lab      = TRUE,
           lab_size = 3)

Filtrado por p-valor

cor_pmat() calcula una matriz de p-valores para cada par de variables. Pásala a p.mat y define un umbral con sig.level para tachar o dejar en blanco las correlaciones no significativas.

# install.packages("ggcorrplot")
library(ggcorrplot)

p_matrix <- cor_pmat(df)

ggcorrplot(cor_matrix,
           p.mat     = p_matrix,
           sig.level = 0.05)

Matriz de correlación con filtrado por p-valor en ggcorrplot

Colores

Matriz de correlación con colores personalizados en ggcorrplot

Pasa un vector de tres elementos a colors para definir los colores de los extremos y el centro de la escala. El primer color se mapea a -1, el segundo a 0 y el tercero a +1. Cualquier color hex o nombre de color de R es válido.

# install.packages("ggcorrplot")
library(ggcorrplot)

ggcorrplot(cor_matrix,
           type   = "upper",
           colors = c("#d73027", "white", "#4575b4"))