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我有两个数据框 motion_on 有 60 个观察值，motivation_off 有 146 个观察值，每个包含 21 个变量和 1 个 ID 列，位于第一列。

现在我想知道变量如何相互关联，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")

（子集是为了去掉ID列）

现在我想计算在线变量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，但此外它还显示了我之前计算过的motivation_on 和motivation_off 中vars 的所有相关性。这使得输出非常长。如何获得 rcorr 输出以专门用于 on_off 的相关性？

编辑澄清：尝试以下操作：

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：mpg、cyl、disp 作为行，hp、drat、wt 作为列，而不是完整的输出。我目前的工作：

z <- rcorr(x,y)
q <- as.data.frame(z[1])
q[1:3,4:6]
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似乎 hmiscrcorr没有提供提取我想要的内容的选项。只能像我在 mtcars 示例中演示的那样手动提取结果。然而，psych::corr.test(x, y)它提供了我想要的输出——感谢@user20650 指出这一点！

于 2017-04-08T09:13:24.450 回答