從多個cor.test（）中提取估計值和P值會導致R

Question

我有一個54頁的Excel工作簿。 每張紙代表一個國家，是一個17 x 11的矩陣，其中行是年份，列是經濟變量。

我可以使用readxl軟件包將Excel工作簿帶入R中。

sheet_list <- lapply(1:54, function(i) read_excel("FDI-vs-variables.xlsx", sheet = i, na="NA"))

現在，我的數據以數據框列表sheet_list的形式存在 ，其中每個數據框代表我的工作簿的一張紙。

接下來，我想對所有工作表/數據框上的兩個變量進行相關性測試。

例如，所有工作表/數據框中的第三列是GDP，第八列是營養不良的人口百分比。 我可以編寫一個函數來捕獲工作表/數據框中的相應列，並使用該數據運行相關性測試。

dfCorTest <- function(df){
  rslt <- cor.test(df[[3]],df[[8]], method="kendall",use="pairwise")
  return(rslt)
}

然后，我使用lapply將功能應用於我的54個工作表/數據框列表中的每個工作表/數據框 。

cor_results <- lapply(sheet_list, dfCorTest)

這將產生一個列表cor_results的列表， 其中詳細列出了54種不同的cor.test運行的結果。

如何僅從此列表列表中提取相關估計（tau）和p值？

我知道您可以使用$estimate和$p.value p.value調用cor.test的特定結果，並且可以在cor_results列表中進行調用，如下所示：

cor_results[[1]]$estimate
cor_results[[1]]$p.value
cor_results[[2]]$estimate
cor_results[[2]]$p.value
...and so on

但是，這樣做的有效方法是什么？ 理想情況下，我希望能夠寫出文本文件，其中輸出看起來像

SheetNo    Estimate    P-value
1          3.33        0.054
2          -2.76       0.889
...        ...         ...
54         1.23        0.007

我知道在如何提取...中有一個類似的問題，但它們用於循環而不是應用來運行多個相關性測試，而且我似乎無法計算出等效的代碼。

更新/編輯

下面的用戶Parfait建議的答案有效（謝謝！）。 修改函數返回的內容以及sapply和transpose的組合：

dfCorTest <- function(df){
  rslt <- cor.test(df[[3]], df[[8]], method="kendall", use="pairwise")

  return(c(estimate = rslt$estimate,
           p.value = rslt$p.value))
}

cor_results <- t(sapply(sheet_list, dfCorTest))

Answer 1

考慮將sapply用於相關結果的矩陣輸出（即s的隱式版本），並調整返回對象和最后的轉置t() ：

dfCorTest <- function(df){
  rslt <- cor.test(df[[3]], df[[8]], method="kendall", use="pairwise")

  return(c(estimate = rslt$estimate,
           p.value = rslt$p.value))
}

cor_results <- t(sapply(sheet_list, dfCorTest))

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