Para consultar a documentação, basta digitar
?cor.test. Isso abrirá esta página. Parece
que cor.test aceita dois vetores, x e y. Depois,
calcula o coeficiente de correlação. Parece que
temos alguns métodos para determinar esse coeficiente.
Podemos usar pearson, kendall ou spearman. Para
nosso objetivo, usaremos o método pearson. Seu
código será parecido com isto. Ao escrever este código,
obtemos um coeficiente de correlação de 0,0274. Isso
indica que não há nenhuma relação significativa entre as
duas variáveis. Uma boa regra geral é
que a correlação seja maior que 0,3 ou menor
que menos 0,3, significativa, mas pequena. Cerca de
0,5 é moderada e 0,7 ou mais é
grande. Outra forma de calcular o mesmo
coeficiente é usar este código. Aqui, estou usando
a função width para a estrutura de dado aproximada. A função width permite
avaliar uma expressão R em um ambiente
criado com dados. Sei que ainda
não mostrei esta função para você, mas quero
apresentá-la. Ao executar essa parte de código, obtemos o mesmo resultado.