我需要使用我数据集的所有91个变量构建依赖矩阵。
我尝试使用一些代码,但我没有成功。
在这里,您是重要代码的一部分:
p<- length(dati)
chisquare <- matrix(dati, nrow=(p-1), ncol=p)
它应该创建一个包含所有变量的平方矩阵
system.time({for(i in 1:p){
for(j in 1:p){
a <- dati[, rn[i+1]]
b <- dati[, cn[j]]
chisquare[i, (1:(p-1))] <- chisq.test(dati[,i], dati[, i+1])$statistic
chisquare[i, p] <- chisq.test(dati[,i], dati, i+1])$p.value
}}
})
它应该将“p”变量联系起来,以分析它们是否相互依赖
Error in `[.data.frame`(dati, , rn[i + 1]) :
not defined columns selected
Moreover: There are 50 and more alerts (use warnings() to read the first 50)
Timing stopped at: 32.23 0.11 32.69
warnings() #let's check
>: In chisq.test(dati[, i], dati[, i + 1]) :
Chi-squared approximation may be incorrect
chisquare
#all cells(除非在最后一列中似乎有p值)按行具有相同的值
我还尝试了另一种方式,这是由一个知道如何比我更好地管理R的人提供的:
#strange values I have in some columns
sum(dati == 'x')
#replacing "x" by x
x <- dati[dati=='x']
#distribution of answers for each question
answers <- t(sapply(1:ncol(dati), function(i) table(factor(dati[, i], levels = -2:9), useNA = 'always')))
rownames(answers) <- colnames(dati)
answers
#correlation for the pairs
I<- diag(ncol(dati))
#empty diagonal matrix
colnames(I) <- rownames(I) <- colnames(dati)
rn <- rownames(I)
cn <- colnames(I)
#loop
system.time({
for(i in 1:ncol(dati)){
for(j in 1:ncol(spain)){
a <- dati[, rn[i]]
b <- dati[, cn[j]]
r <- chisq.test(a,b)$statistic
r <- chisq.test(a,b)$p.value
I[i, j] <- r
}
}
})
user system elapsed
29.61 0.09 30.70
There are 50 and more alerts (use warnings() to read the first 50)
warnings() #let's check
-> : In chisq.test(a, b) : Chi-squared approximation may be incorrect
diag(I)<- 1
#result
head(I)
列停在第5个变量,而 我需要检查所有变量之间的依赖关系。每一个。
我不明白我哪里错了,但我希望我不是那么远......
我希望得到一个很好的帮助。
答案 0 :(得分:1)
您显然正在尝试计算卡方检验的p值, 对于数据集中的所有变量对。 这可以按如下方式完成。
# Sample data
n <- 1000
k <- 10
d <- matrix(sample(LETTERS[1:5], n*k, replace=TRUE), nc=k)
d <- as.data.frame(d)
names(d) <- letters[1:k]
# Compute the p-values
k <- ncol(d)
result <- matrix(1, nr=k, nc=k)
rownames(result) <- colnames(result) <- names(d)
for(i in 1:k) {
for(j in 1:k) {
result[i,j] <- chisq.test( d[,i], d[,j] )$p.value
}
}
此外,您的数据可能有问题, 导致你得到的警告, 但我们对此一无所知。
您的代码有太多问题让我尝试枚举它们 (您开始尝试创建具有不同数字的方阵 行和列,然后我完全迷失了。)