区分大小写删除 R 中 cor() 内的值

Question

考虑以下调查数据：

data <- replicate(10 ,sample(c(1,2,3,4), 1000, replace = TRUE)) %>%
  as.data.frame()

V1:V9 是变量，其中 1 = "Good"、2 = "Okey" 和 3 = "Not Good" 和 4 = "Don't know" 而 V10 是序数变量，其中 1 = "Good"、2 = "Not good"、3 = "Don't know" 和 4 = "Don't want to answer".

我有兴趣在这些变量上使用 cor() 计算一个简单的相关矩阵。但是，我只想在实际有意义的值之间计算它。也就是说，1,2,3 对应 V1:V9，1,2 对应 V10。

换句话说，我想删除 V1:V9 的任何值 > 3 和 V10 的任何值 > 2 的相同删除22=]函数。

这类似于use参数？

我设法解决这个问题的唯一方法是将这些值突变为 NA。

library("dplyr")
data_test <- data_test %>%
      mutate_each(funs(ifelse(. > 3, NA, .)), -V10) %>%
      mutate(ifelse(V10 > 2, NA, V10))

cor(data_test, use = "complete.obs")

但是有没有更好的方法不一定依赖修改数据。

PS。当然，还有更合适的方法来计算序数变量之间的相关性。

Answer 1

这个问题的答案比我想象的要简单。

正如@zx8754 指出的那样，在为分类变量选择相关方法时应该小心。

无论如何，您只需在 cor()

中更改 use = "pairwise.complete.obs"

但是，您仍然需要将 4 变异为 NA。

区分大小写删除 R 中 cor() 内的值

Case wise delete of values inside cor() in R

r

correlation

ordinals