R中的相關性-缺失值

Question

我想在以下數據集上運行相關性。 我想要所有之間的關聯（V1與V2，V3，V4，V5； V2與V1，V3，V4，V5等等）。 我想要相關系數和p值。

mydataset

   Group    V1        V2          V3         V4       V5
   OH      0.3        5          -3.09      2.5      NA
   OH      0.5        1           NA        1.8      2.5 
   ON      2          2.5         NA       -3.11    -7.5
   OH      1.5       -3.35       -0.82       NA     -2.5
   ON      6.5       -2.85        2.5        NA      NA
   OH      3          0.5         1.8      -2.85     NA

我運行了這段代碼

    correlations <- corr.test (mydataset, use = "pairwise"). 

我也跑了：

    correlations <- cor(mydataset, use = "complete.obs", method = "pearson")

我不知道如何處理缺失的價值觀。 而且我沒有任何輸出。 我不斷收到此錯誤：

    Error in cor(x, use = use, method = method) : 'x' must be numeric

關於什么可行的任何建議？

謝謝！

Answer 1

問題不在於NA，而在於變量Group不是數字。 所以嘗試

 cor(mydataset[sapply(mydataset, is.numeric)], use='pairwise')

這只會選擇數字變量，而排除NA。

        V1         V2         V3         V4         V5
V1  1.0000000 -0.5917056  0.8907941 -0.9355822 -0.9819805
V2 -0.5917056  1.0000000 -0.6376181  0.4894776 -0.2468321
V3  0.8907941 -0.6376181  1.0000000 -1.0000000         NA
V4 -0.9355822  0.4894776 -1.0000000  1.0000000  1.0000000
V5 -0.9819805 -0.2468321         NA  1.0000000  1.0000000

在相關矩陣中，我們看到獲得V3和V5之間的相關性的NA，但這是因為V3和V5並非僅在一次觀察中同時具有NA，並且不能僅在一對點上獲得相關性。

Answer 2

corr.test(test[2:6], use = 'pairwise')是您想要的。 您必須排除第一列，它是一個字符向量。 下面是帶有輸出的代表。 您將獲得系數和p值。

library('tidyverse')
#> ── Attaching packages ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse 1.2.1 ──
#> ✔ ggplot2 2.2.1     ✔ purrr   0.2.4
#> ✔ tibble  1.3.4     ✔ dplyr   0.7.4
#> ✔ tidyr   0.7.2     ✔ stringr 1.2.0
#> ✔ readr   1.1.1     ✔ forcats 0.2.0
#> ── Conflicts ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
#> ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
#> ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
library('psych')
#> 
#> Attaching package: 'psych'
#> The following objects are masked from 'package:ggplot2':
#> 
#>     %+%, alpha
test = tibble::tribble(
  ~Group, ~V1, ~V2, ~V3, ~V4, ~V5,
  'OH',      0.3,        5,          -3.09,      2.5,      NA,
  'OH',      0.5,        1,           NA,        1.8,      2.5,
  'ON',      2 ,         2.5,         NA,       -3.11,    -7.5,
  'OH',      1.5,       -3.35,       -0.82,       NA,     -2.5,
  'ON',      6.5,       -2.85,        2.5,        NA,      NA,
  'OH',      3,          0.5,         1.8,      -2.85,     NA
)
corr.test(test[2:6], use = 'pairwise')
#> Warning in sqrt(n - 2): NaNs produced
#> Warning in corr.test(test[2:6], use = "pairwise"): Number of subjects must
#> be greater than 3 to find confidence intervals.
#> Warning in sqrt(n[lower.tri(n)] - 3): NaNs produced
#> Call:corr.test(x = test[2:6], use = "pairwise")
#> Correlation matrix 
#>       V1    V2    V3    V4    V5
#> V1  1.00 -0.59  0.89 -0.94 -0.98
#> V2 -0.59  1.00 -0.64  0.49 -0.25
#> V3  0.89 -0.64  1.00 -1.00    NA
#> V4 -0.94  0.49 -1.00  1.00  1.00
#> V5 -0.98 -0.25    NA  1.00  1.00
#> Sample Size 
#>    V1 V2 V3 V4 V5
#> V1  6  6  4  4  3
#> V2  6  6  4  4  3
#> V3  4  4  4  2  1
#> V4  4  4  2  4  2
#> V5  3  3  1  2  3
#> Probability values (Entries above the diagonal are adjusted for multiple tests.) 
#>      V1   V2   V3   V4   V5
#> V1 0.00 0.86 0.66 0.45 0.66
#> V2 0.22 0.00 1.00 1.00 1.00
#> V3 0.11 0.36 0.00  NaN   NA
#> V4 0.06 0.51  NaN 0.00  NaN
#> V5 0.12 0.84   NA  NaN 0.00
#> 
#>  To see confidence intervals of the correlations, print with the short=FALSE option