如何找到R中的群相关系数？

如果在R数据帧中有两个连续的列和一个分类列，则可以在分类列中找到类别的连续值之间的相关系数。为此，我们可以按功能使用并通过spearman方法传递cor函数，如以下示例所示。

例1

请看以下数据帧：

> x1<-sample(c("A","B","C"),20,replace=TRUE)
> y1<-rnorm(20,1,0.24)
> z1<-rpois(20,2)
> df1<-data.frame(x1,y1,z1)
> df1

输出结果

  x1   y1    z1
1 A 1.1155324 2
2 C 0.9801564 3
3 B 0.9116162 1
4 A 0.8406772 3
5 C 0.8009355 2
6 A 0.9331637 2
7 B 1.0642089 1
8 B 1.1633515 0
9 B 1.1599037 5
10 B 1.0509981 2
11 B 0.7574267 1
12 B 0.8456225 1
13 B 0.8926751 2
14 B 0.6074419 3
15 C 0.7999792 0
16 A 1.0685236 2
17 B 0.9756677 3
18 A 0.9495342 0
19 C 1.0109747 2
20 A 0.9090985 4

查找x1中类别的y1和z1之间的相关性：

示例

> by(df1,df1$x1,FUN=function(x) cor(df1$y1,df1$z1,method="spearman"))
df1$x1: A

输出结果

[1] 0.03567607

示例

df1$x1: B

输出结果

[1] 0.03567607

示例

df1$x1: C

输出结果

[1] 0.03567607

例2

> x2<-sample(c("India","China","France"),20,replace=TRUE)
> y2<-rexp(20,0.335)
> z2<-runif(20,2,10)
> df2<-data.frame(x2,y2,z2)
> df2

输出结果

    x2      y2         z2
1 France 2.31790394 2.649538
2 China 10.61012173 8.340615
3 France 5.00085220 6.602884
4 France 1.67707140 7.722530
5 India 9.60663732 9.837268
6 France 1.46030289 5.370930
7 France 10.44614704 9.035748
8 India 0.39506766 6.318701
9 China 1.83071453 7.282782
10 China 0.23080001 7.210144
11 India 2.27763766 9.233019
12 China 18.21276888 9.928614
13 France 1.72085517 9.176826
14 India 4.77786071 8.899026
15 China 8.55501571 7.240147
16 China 0.19832026 5.641800
17 India 0.03113389 6.928705
18 China 0.56958471 3.496314
19 China 0.72728737 6.903436
20 India 8.73571474 5.286486

查找x2中类别的y2和z2之间的相关性：

示例

> by(df2,df2$x2,FUN=function(x) cor(df2$y2,df2$z2,method="spearman"))
df2$x2: China

输出结果

[1] 0.487218

示例

df2$x2: France

输出结果

[1] 0.487218

示例

df2$x2: India

输出结果

[1] 0.487218