Muchas Gracias Jose Luís... Yo me he encontrado con la función simple cor().
El comando corr.test () que mencionas tiene más opciones ajustar que el cor (), y por la tanto mejor.
Si es que uno se calienta la cabeza y ya hay otros que pensaron lo mismo.
Bueno dejo a los demás parte del script que encontré del cual las variables correlacionadas las muestra en un gráfico de elipses y luego un cluster. Por si hay alguien que lo necesite.
#Instalar paquetes
#install.packages('ellipse')
#install.packages('plotcorr')
#Leer tabla
cl1<-read.table("*.csv",header=T,sep=",")
cl1[,5:24]->cl2
#Matriz de correlacion
cor(cl2)-> cl3
library(ellipse)
#Colores del gráfico
colors <- c("#A50F15","#DE2D26","#FB6A4A","#FCAE91","#FEE5D9","white", "#FEE5D9","#FCAE91","#FB6A4A","#DE2D26","#A50F15")
#dibuja el gráfico
pdf("correlacion_ellipse.pdf", width=11.5, height=8)
plotcorr(cl4, col=colors[5*cl4 + 6], type="upper")
dev.off()
#matriz de distancias y cluster
#pasamos la matriz de correlación a matriz de distancias, quitando los signos
cl5<-abs(as.dist(cl4))
#cluster, restando a uno para convertir en distancias
pdf("arbol_correlacion.pdf", width=11.5, height=8)
plot(hclust(1-cl5))
dev.off()