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来自单独数据集的两个相应列之间的相关性

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我有两组数据，其中包含具有相同名称但在这些列中具有不同值的列 . 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 . 牛与牛，狗与狗 . 使用cor.test（）的原因是我想获得相关系数和p值 . 所以，如果还有其他方法可以获得这些信息，我也会对这些信息持开放态度 . 实际的数据集有数千列，这些列是随机组织的，所以我正在寻找一种方法来匹配列，然后计算相关性 . 有任何想法吗？

r correlation

1 回答

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    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

    结果是您可以通过以下方式访问的 htest 对象列表： res[["cow"]]

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