【R】corとcor.testの違い

【質問】
cor.test.default( ) でエラー: でエラー:
引数 "y" がありませんし、省略時既定値もありません
原因は何ですか？

【回答】
まず、corとcor.testの違いから。

iris[, 1:4]と使います。

cor(iris[, 1:4])を計算すると

> cor(iris[, 1:4])
　 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
　Sepal.Length 1.0000000 -0.1175698 0.8717538 0.8179411
　Sepal.Width -0.1175698 1.0000000 -0.4284401 -0.3661259
　Petal.Length 0.8717538 -0.4284401 1.0000000 0.9628654
　Petal.Width 0.8179411 -0.3661259 0.9628654 1.0000000
となり、それぞれの変数の相関係数が出てきます。

cor.testは、それぞれの相関係数に対し、相関係数の検定をしています。
すなわち、H0：相関係数は0 （2変数間は無相関）

細かい数字が出てくるため、1つのペア同士しか検定できません。
膨大に色々な統計量が出てくると見難いので。

例えば、Sepal.LengthとSepal.Widthの検定をしたい場合は、

cor.test(iris[, "Sepal.Length"], iris[, "Sepal.Width"])
と書きましょう。

> cor.test(iris[, "Sepal.Length"], iris[, "Sepal.Width"])
　 Pearson's product-moment correlation
　
　data: iris[, "Sepal.Length"] and iris[, "Sepal.Width"]
　t = -1.4403, df = 148, p-value = 0.1519
　alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
　95 percent confidence interval:
　 -0.27269325 0.04351158
　sample estimates:
　 cor
　-0.1175698

この場合、p値がp-value = 0.1519とやや高いですね。
なので、帰無仮説を棄却できない。
つまり、相関係数は0でないとは言えない（2変数間は無相関とは言えない）となります。
相関係数は0である（2変数間は無相関である）と言っているわけではないので注意が必要です。

p値が十分に小さい時、例えば、0.05未満だと帰無仮説が棄却され、対立仮説が採択されます。
この場合は、
H1：相関係数は0でない （2変数間は無相関でない）、つまり、相関があると自然に答えることができます。
H0の場合は、自然な解釈がしづらいのが、検定の欠点でもあります。