我正在尝试计算R中的x（连续变量）和y（分类变量）之间的相关性。
该功能biserial在psych包被用来计算此。看这里。
但是当我实际使用它时，我收到了警告消息，并且NA为相关性：
Warning message:
In biserialc(x[, j], y[, i], j, i) : For x = 1 y = 1 y is not dichotomous
有人实际使用此功能并获得正确的结果吗？
更新：
这是可复制的代码：
library(psych)
x=c(5,3,4,8,7,7,4,9,6,8,11,5,1,4,4,9,5,9,10,2,9,3,6,9,3,9,7,14,7,6,8,10,6,10,2,8,6,4,12,11,1,8,7,7,12,6,5,6,8,9)
y=c(2,3,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,1,1,1,1,2,1,1,1,1,1,1,1,1,2,3,1,1,2,1,1,1,1,1,1,1,2,1,1,1,1,1,3,1,1,1,1,1)
biserial(x,y)
输出是
Biserial | | 0%
[,1]
[1,] NA
Warning message:
In biserialc(x[, j], y[, i], j, i) : For x = 1 y = 1 y is not dichotomous
谢谢！
由于y不是二分法，所以使用没有意义biserial()。从文档中：
二元相关性在连续的y变量和二分式x变量之间，假定是由二分法正常变量引起的。
而是使用polyserial()，允许两个以上的级别。
polyserial() 需要矩阵作为输入，因此请按以下方式构建命令：
> polyserial(as.matrix(x), as.matrix(y))
[,1]
[1,] 0.2672098
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