R

!!!相関係数の検定
 cor.test(x, y)

!出力結果の例
{{pre
	Pearson's product-moment correlation

data:  NNS.Index.df$NoS and NNS.Index.df$Token
t = 23.697, df = 379, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.7287991 0.8102583
sample estimates:
      cor 
0.7726906 
}}

* 相関係数は一番最後のところ
 cor 0.7726906
** 相関係数はおよそ 0.8 で強い相関。
* 上の方にあるのが、検定の結果で、
 t = 23.697, df = 379, p-value < 2.2e-16
** p値は、e-16とあるので、ゼロが16個もある値
 0.00000000000000022
*** 「相関はない」（という帰無仮説）という確率はこんなに小さい。事実上あり得ない。相関はないなんて考えられない。ということ。
*** r(自由度) = 相関係数, p値
**** この場合、自由度は、サンプルサイズ -2
 AとBの関係を調べるために、ピアソンの相関係数を計算したところ、
 AとBには、有意な正の強い相関が認められた（r(379) = .77, p < .001）。


*何も指定しないと、ピアソンの相関係数 <<データが正規分布していることが前提>>
* <<データが正規分布してないときは>> スピアマンの順位相関
**method = "spearman" をオプションで指定
  cor.test(x, y, method = "spearman")