我有一个包含一个因变量和20个独立变量的数据框。我想找到因变量与每个自变量和关联的p值之间的相关系数。我写了以下函数：
for (i in 2:20){
correl = cor.test(df[ , i], df[ , 22])
print(correl)
}
它一次打印出一个相关系数及其p值。是否存在以表格格式产生相同结果的函数？
您可以sapply用来获取结果向量，每对一个：
base.idx <- 1
other.idx <- 2:20
cors <- unname(sapply(other.idx, function(i) cor.test(df[,base.idx], df[,i])$estimate))
pvals <- unname(sapply(other.idx, function(i) cor.test(df[,base.idx], df[,i])$p.value))
这是内置虹膜数据集的示例，它获取Sepal.Length与其他三个数值之间的相关性信息：
base.idx <- 1
other.idx <- 2:4
(cors <- unname(sapply(other.idx, function(i) cor.test(iris[,base.idx], iris[,i])$estimate)))
# [1] -0.1175698 0.8717538 0.8179411
(pvals <- unname(sapply(other.idx, function(i) cor.test(iris[,base.idx], iris[,i])$p.value)))
# [1] 0.1518983 0.0000000 0.0000000
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