来自单独数据集的两个对应列之间的相关性

Question

我有两组数据，其中包含具有相同名称的列，但这些列中的值不同。例如：

m1 <- matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3, byrow = TRUE,
             dimnames = list(c("s1", "s2", "s3"),c("cow", "dog","cat")))
m2 <- matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3, byrow = FALSE,
             dimnames = list(c("s1", "s2", "s3"),c("dog", "cow","cat")))
> m1
   cow dog cat
s1   1   2   3
s2   4   5   6
s3   7   8   9
> m2
   dog cow cat
s1   1   4   7
s2   2   5   8
s3   3   6   9

我想使用 cor.test() 创建一个函数来计算相应列之间的相关性。例如。牛对牛，狗对狗。使用 cor.test() 的原因是我想获得相关系数和 p 值。所以，如果有其他方法可以获得这些信息，我也愿意接受。实际数据集有几千列，是随机组织的，所以我想找一种方法先匹配列，然后计算相关性。有任何想法吗？

Answer 1

这是一个解决方案，在公共列上使用 lapply：

# Common columns
cols <- intersect(colnames(m1), colnames(m2))

# For each column, compute cor test
res <- lapply(cols, function(x) cor.test(
  m1[, x],
  m2[, x]
))

names(res) <- cols

结果是您可以通过这种方式访问的 htest 个对象的列表：res[["cow"]]

来自单独数据集的两个对应列之间的相关性

Correlation between two corresponding columns from seperate datasets

r

correlation