상관 관계는 내가 같은 원시 데이터 세트에서 두 개의 데이터 세트를 가지고 연구

Question

에 의미

impairment <- c ("H0", "H1", "H2", "H3", "H4") 
TechnicalQuality <- c(4.216667, 3.475000, 3.375000, 3.100000, 2.250000) 
Grand_Mean <-data.frame(impairment = impairment, 
       TechnicalQuality = TechnicalQuality) 

(여기에 샘플로 나는 단지 첨부 2 참가자)

P_impairment<-c ("H0", "H1", "H2", "H3", "H4", "H0", "H1", "H2", "H3", "H4") 
Participant<-c("A01", "A01", "A01", "A01", "A01", "A02", "A02", "A02","A02","A02") 
P_TechnicalQuality<-c(4.222222, 2.250000, 2.750000, 1.666667, 1.500000, 4.111111, 2.500000, 2.000000, 2.000000, 2.000000) 
P_TQ_Mean<-data.frame(Participant= Participant, P_impairment= P_impairment, P_TechnicalQuality= P_TechnicalQuality) 

내가 Grand_Mean의 TechinicalQuality 점수와 P_TQ_Mean의 P 사이의 상관 관계를 계산해야합니다 : 두 번째는 참가자마다 각각의 손상에 대한 technicalQuality 점수 평균이 P_TQ_Mean입니다 _TechnicalQuality 점수 샘플 모집단과 각 개인 간의 상관 관계를 볼 수 있으므로 결과에 따라 어느 값이 이상치인지 식별 ​​할 수 있습니다.

새 데이터 세트를 만드는 좋은 방법은 수동으로 하나씩 수동으로 수행하는 대신 상관 관계 결과를 표시하는 것입니까?

대단히 감사합니다!

Answer 1

은 여기 접근 방식 :

# Create matrix of the scores (one column per participant) 
mat <- matrix(P_TQ_Mean$P_TechnicalQuality, nrow = nrow(Grand_Mean)) 

# calculate correlation with scores in `GrandMean` 
corrs <- cor(mat, Grand_Mean$TechnicalQuality) 

# create a data frame with the results 
data.frame(unique(P_TQ_Mean["Participant"]), cor = corrs) 
# Participant  cor 
# 1   A01 0.8911985 
# 6   A02 0.7955540