不包含项目的相关项目分数循环答案

【问题标题】：Loop for Correlation Item-Score without containing Item不包含项目的相关项目分数循环
【发布时间】：2020-11-12 10:33:11
【问题描述】：

我有一个庞大的数据集，我想计算每个项目与量表总分的相关性，但不包含该项目。现在我可以为每个项目单独做，但我正在尝试做一个循环，这样会更容易一些。

示例数据集：

dat <- read.table(header=TRUE, text="
ItemX1 ItemX2 ItemX3 ItemX4 ItemX5 ItemX6 ItemY1 ItemY2 ItemY3 ItemY4 ItemY5 ItemY6
1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1
0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1
1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 
1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 
1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0
0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0
")

xscore <- rowSums(select(dat, starts_with("ItemX")))

现在我可以像下面那样做，但是因为我有 107 个项目，所以有点多。


cor(dat$ItemX1,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX1")),use="pairwise.complete.obs")
cor(dat$ItemX2,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX2")),use="pairwise.complete.obs")
cor(dat$ItemX3,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX3")),use="pairwise.complete.obs")
cor(dat$ItemX4,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX4")),use="pairwise.complete.obs")
cor(dat$ItemX5,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX5")),use="pairwise.complete.obs")
cor(dat$ItemX6,rowSums(select(dat, starts_with("ItemX") & -"ItemX6")),use="pairwise.complete.obs")

这就是我尝试以下循环的原因，但现在我不知道如何指定 rowSums 是在没有用于关联的项目的情况下计算的。


variables <- names(dat)
names.item <- c(grep("ItemX", variables, value = TRUE))

item.diff.p <- data.frame(matrix(NA, ncol=2, nrow=(length(names.item)-1)))
names(item.diff.p) <- c("Item", "cor")
length(names.item)

for(i in 1:(length(names.item))-1){
  
  item <- names.item[i]
  
  par <- cor(dat[,names(dat)[grepl("ItemX",names(dat))]],
             rowSums(select(dat, starts_with("ItemX"))),use="pairwise.complete.obs")
  
  item.diff.p[i, c("cor")] 
  
}
par

谢谢大家！

【问题讨论】：

标签： r dataframe correlation

【解决方案1】：

您可以遍历子集数据帧的列，并计算：

X_dat = dat[,grep("^ItemX",colnames(dat))]

res = sapply(1:ncol(X_dat),function(i){
       cor(X_dat[,i],rowSums(X_dat[,-i]),use="p")
})

names(res) = colnames(X_dat)

 res
    ItemX1     ItemX2     ItemX3     ItemX4     ItemX5     ItemX6 
 0.6324555  0.1250000 -0.7500000  0.1250000  0.4152274  0.2335497

【讨论】：