Origin/SPSS——相关性热图详解

相关性热图常用来揭示多个变量之间的相关性，广泛应用于组学分析中。衡量相关性就牵涉到相关性系数的计算，pearson相关系数用于捕捉变量间的线性关系，适用于连续型正态分布变量，spearman相关系数用于捕捉变量之间的单调关系（单增，单减，不单调），适用于连续型正态与非正态分布变量，对数据的要求没要pearson相关高，而Kendall相关系数适用于分类变量（非参数变量）的相关性分析，一般而言，spearman相关系数比pearson适用性更强，两者也可以结合论证变量间的相关性，而Kendall相关系数则就只适用于定类变量的分析了。相关参考见知乎回答相关系数: Pearson vs Spearman 和Kendall相关系数详解-案例版

下面介绍origin如何绘制相关性热图，首先去官网下载一个插件Corelation Plot ，链接直达Origin File Exchange (originlab.com)，下载完直接拖拽到origin到app那一个区域就好了。

origin做相关性热图

按图1所示导入数据，图2为插件自动计算相关性系数后的数据表格

全选数据点击右边app的Corelation Plot 进行绘图，选择相关系数类型，图案的排列方式，样式，显著性标记等等，可以自动预览图片。

最后美化下图形，调整字体，图例样式，热图颜色的混合方式等等

SPSS+origin做相关性热图

spss同样是相关性分析的主流工具之一，结果数据可以利用origin进行绘图美化，其最大优点是可以实现相关性数据的选择，分块比较，横纵坐标可以不一致，比如可以选择风味物质与优势微生物菌属的相关性分析，而不呈现风味物质内部或微生物菌属内部的相关性，这样的数据与图更加简洁，不臃肿，下图就是示例（如果放一块，那么横纵坐标就各有11个名称了）。视频教程推荐https://www.bilibili.com/video/BV1xT411s7so/

首先将数据导入到spss中，点击“分析“→”相关“→“双变量”，选中所有变量，勾选斯皮尔曼，确定即得到所有变量的相关性分析数据，再将数据复制到excel中，只保留相关性系数的数据。

这里我们只想分析丁酸乙酯、甲苯、温度、水分、时间与乙酸、乙酸乙酯、甲醇、正丙醇、乳酸乙酯、己酸乙酯的相关性，于是精简了表格的数据，然后再导入到origin中作图。origin中选择所有数据，点击绘图→等高线图→热图，然后选择Y轴与X轴的标签范围，确认绘图，最后进行下图形的美化（添加下网格线，更改颜色与级别）即可得到一张满意的相关性热图了。

ps：这里唯一麻烦的是显著性标记得手动添加，也可以设置自动添加，得在表格中新建对应的标记列，然后在绘图属性中启用标签，选择自定义，然后字符串选择对应的标记列，这个方法我用的不太熟，大家可以自行研究下。