Question

我有两个数据框motiv_on，包含60个观察值，motiv_off包含146个观察值，每个数据包含21个变量和1个ID列，位于第一列。

现在我想知道变量是如何相互关联的，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")

（完成子集以摆脱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东西，但此外它还显示了在actions_on和在actions_off中的变量的所有相关性，我之前计算过。这使得输出非常长。如何获得on_off相关的rcorr输出？

编辑以澄清：请尝试以下方法：

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

我想要的是一个相关表，其中：mpg，cyl，disp为行，hp，drat，wt为列，而不是完整输出。我目前的工作：

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

Answer 1

似乎hmisc的rcorr没有提供提取我想要的选项。人们只能像我在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指出这一点！