為每個因子類別計算數據框數據中變量 x 和 y 之間的相關性

Question

我正在嘗試編寫一個 function ，它將為我在數據框中為每個因素類別（在本例中為“性別”）提供變量 x（年齡）和 y（看電視的時間）之間的相關性

##The function
partcorr <- function(data, x, y) {
  corrs <- list()
  for(i in levels(data[,cat])) {
    corrs[i] <- round(cor(data[data[,cat] == i, x], data[data[,cat] == i, y], method = "pearson"), digits = 2)
  }
  return(corrs)
}

##Function
partcorr(tv_viewing, "age", "views", "sex")

我得到的錯誤：partcorr中的錯誤（tv_viewing，“age”，“views”，“sex”）：未使用的參數（“sex”）

誰能指出我正確的方向？ 謝謝你

Answer 1

你沒有發布數據，所以我做了一些，很容易通過循環獲得所有級別，但我也在下面提供了 function。 它需要一個data.frame作為參數以及gender的級別，它應該是一個字符串。

n <- 100
age <- rpois(n, 10)
tv <- rnorm(n, 100)
gender <- as.factor(sample(c(1,2,3), n, replace = TRUE))
df <- data.frame(age, tv, gender)
head(df)
# age        tv gender
# 1  14  98.37402      1
# 2   7 100.78864      2
# 3   7  99.88344      3
# 4  11  99.61374      2
# 5  14  99.47069      2
# 6   5 101.77038      3
gender_levels <- levels(df$gender)

out <- list()
for ( i in seq_along(gender_levels)) {
 out[[i]]<-   cor(df[df$gender == i,]$tv,df[df$gender == i,]$age )
}
out
# [[1]]
# [1] -0.1274395
# 
# [[2]]
# [1] -0.3406629
# 
# [[3]]
# [1] -0.4413302

cor_by_gender <- function(df, gender_type) {
                                           return(cor(df[df$gender == gender_type,]$tv,df[df$gender == gender_type,]$age ))
}

cor_by_gender(df, "1")
# [1] -0.1274395