R - 如何限制 hmisc rcorr 的输出？

Question

我有两个数据框 motivation_on 有 60 个观察值和 motivation_off 有 146 个观察值，每个数据框由 21 个变量和 1 个 ID 列组成，在第一列中。

现在我想知道变量如何相互关联，所以我使用：

rcorr(as.matrix(motivation_on[2:ncol(motivation_on)]), type = "spearman")

和

rcorr(as.matrix(motivation_off[2:ncol(motivation_off)]), type = "spearman")

（完成子集化以去掉 ID 列）

现在我想计算在线和离线变量之间的相关性，所以我尝试了：

rcorr(as.matrix(motivation_off[2:ncol(motivation_off)]), as.matrix(motivation_on[2:ncol(motivation_on)]) , type = "spearman")

现在我得到了我想要的，但除此之外，它还显示了我之前计算的 motivation_on 和 motivation_off 内变量的所有相关性。这使得输出非常长。如何专门获取 on_off 相关性的 rcorr 输出？

编辑澄清：尝试以下操作：

x <- as.matrix(mtcars[1:3])
y <- as.matrix(mtcars[4:6])
rcorr(x,y)

我想要的是 table 的相关性：mpg、cyl、disp 作为行，hp、drat、wt 作为列而不是完整输出。我目前的解决方法：

z <- rcorr(x,y)
q <- as.data.frame(z[1])
q[1:3,4:6]

Answer 1

好像hmisc的rcorr没有提供提取我想要的东西的选项。只能像我在 mtcars 示例中演示的那样手动提取结果。但是 psych::corr.test(x, y) 提供了我想要的输出——感谢@user20650 指出了这一点！

R - how to limit output for hmisc rcorr?