r语言中使用psych包中的corr.test对states数据集Illiteracy、Murder计算相关显著性检验

在R语言中，`psych`包提供了一些统计分析工具，包括用于计算相关性的函数。如果你想要对`states`数据集中的"Illiteracy"和"Murder"这两个变量进行相关性显著性检验，可以按照以下步骤操作：

首先，你需要确保已经安装了`psych`包。如果尚未安装，可以用以下命令安装：

install.packages("psych")

然后加载`psych`包：

library(psych)

接下来，假设`states`数据集已经在当前环境中，你可以直接使用`corr.test()`函数进行相关系数的计算和显著性检验。例如：

# 如果"data$states"是你的数据框， Illiteracy 和 Murder 是列名
correlation <- corr.test(states$Illiteracy, states$Murder)

运行上述代码后，`corr.test()`会返回一个结果对象，其中包含了两个变量之间的皮尔逊相关系数（Pearson's correlation coefficient）以及是否拒绝零假设（即它们之间是否存在显著关联）的p值。

结果通常包含以下部分：
- `r`: 相关系数
- `estimate`: 相关系数估计值（可能就是`r`）
- `n`: 样本大小
- `p.value`: p值，如果小于预设的显著性水平（如0.05），则认为二者间存在显著相关