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データ フレーム内のすべての数値変数間のペアワイズ相関と有意水準を取得できるようにするために、次の小さな関数を作成しました。

corwithsign=function(df,type="pearson") {
  df=df[,sapply(df, is.numeric)] # only keep numeric variables in data frame
  vars=names(df)
  nvars=length(vars)
  nvals=(nvars*nvars-nvars)/2 # number of pairwise correlations between the variables
  vars1=vars2=cors=pvals=n=vector("numeric",nvals) # make empty vectors to store results
  row=1 # row of output table
  for (v1 in (1:(nvars-1))) {
    for (v2 in ((v1+1):nvars)) {
      var1=vars[[v1]]; var2=vars[[v2]]
      vars1[[row]]=var1; vars2[[row]]=var2
      out=cor.test(df[,var1],df[,var2],use="pairwise.complete.obs",method=type)
      cors[[row]]=out$estimate
      pvals[[row]]=out$p.value
      n[[row]]=out$parameter+2 # df + 2
      row=row+1
    }
  }
  data.frame(cbind(var1=vars1,var2=vars2,r=cors,p=pvals,n),row.names=NULL)
}

corwithsign(mtcars,type="pearson")
   var1 var2                   r                    p  n
1   mpg  cyl  -0.852161959426613 6.11268714258096e-10 31
2   mpg disp  -0.847551379262479  9.3803265373813e-10 31
3   mpg   hp  -0.776168371826586 1.78783525412106e-07 31
4   mpg drat   0.681171907806749 1.77623992874132e-05 31
5   mpg   wt  -0.867659376517228 1.29395870135052e-10 31
6   mpg qsec   0.418684033921778   0.0170819884965197 31
7   mpg   vs   0.664038919127593 3.41593725443623e-05 31
8   mpg   am   0.599832429454648 0.000285020743935105 31
9   mpg gear   0.480284757338842  0.00540094822470749 31
10  mpg carb  -0.550925073902459  0.00108444622049168 31
...

これを行うためのより短くてエレガントな方法があるかどうか、またはこのタイプの機能がおそらくいくつかのパッケージに既に実装されているかどうか疑問に思っていましたか? (Hmisc で rcorr への参照をいくつか見ましたが、データフレームを出力したいだけなので、2 つの行列が出力されます)。

何かご意見は？

乾杯、トム

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前述のように、psychライブラリにはcorr.test通常の base だけでなくcor.test、特に優れた関数があります。

corr.test(mtcars)$ci

corwithsignするものにかなり近いです

于 2014-09-29T12:12:32.010 に答える