cor_list <- lapply(unique(mydata$species),function(S){
speciesdata <- mydata[which(species==S),]
m1 <- hetcor(data=speciesdata, method_A, method_B, ML = TRUE, std.err = TRUE, use="complete.obs",bins=4, pd=TRUE)
return(summary(m1))
})Species method_A method_B area
A 0.64 0 AE
B 0 1.608 AE
C 0 0 BA
D 0.458 0.101 BA
E 0.507 0 BA
F 0.507 0 CC
G 0.258 0.911 CC
H 0.676 0 CC
I 0.743 0.013 DD
J 0.507 0.025 DD
K 0.516 0.722 DD
L 0.352 0.165 EE
M 0.414 0.152 EE
N 0.516 0.025 EE
O 0.488 0.152 FF
P 0.258 0.013 FF
Q 0.516 0 FF
我有20种不同景观中50种物种的数据。我曾经使用两种不同的方法来收集有关物种的信息，现在我想针对每种物种比较这两种方法之间的关系，以验证它们是否指向相同的事物。请务必注意，方法A具有层次结构数据（范围从0到3），方法B具有连续值的数据。我应该使用哪种分析来比较这些方法？ 我还想详细说明一个脚本，使我可以在同一行代码中运行所有物种。 我一直在尝试使用多序列相关系数和hetcor命令，因为我认为我有一个异构相关矩阵。我的第一个问题是：我应该使用这种相关性吗？ 我的另一个问题是，我所阐述的脚本有一个错误，我不知道该错误是在lapply代码还是在hetcor代码中。
Att