如何找到R中的群相关系数？
如果在R数据帧中有两个连续的列和一个分类列，则可以在分类列中找到类别的连续值之间的相关系数。为此，我们可以按功能使用并通过spearman方法传递cor函数，如以下示例所示。
例1
请看以下数据帧：
> x1<-sample(c("A","B","C"),20,replace=TRUE)> y1<-rnorm(20,1,0.24)
> z1<-rpois(20,2)
> df1<-data.frame(x1,y1,z1)
> df1
输出结果
x1 y1 z11 A 1.1155324 2
2 C 0.9801564 3
3 B 0.9116162 1
4 A 0.8406772 3
5 C 0.8009355 2
6 A 0.9331637 2
7 B 1.0642089 1
8 B 1.1633515 0
9 B 1.1599037 5
10 B 1.0509981 2
11 B 0.7574267 1
12 B 0.8456225 1
13 B 0.8926751 2
14 B 0.6074419 3
15 C 0.7999792 0
16 A 1.0685236 2
17 B 0.9756677 3
18 A 0.9495342 0
19 C 1.0109747 2
20 A 0.9090985 4
查找x1中类别的y1和z1之间的相关性：
示例
> by(df1,df1$x1,FUN=function(x) cor(df1$y1,df1$z1,method="spearman"))df1$x1: A
输出结果
[1] 0.03567607
示例
df1$x1: B
输出结果
[1] 0.03567607
示例
df1$x1: C
输出结果
[1] 0.03567607
例2
> x2<-sample(c("India","China","France"),20,replace=TRUE)> y2<-rexp(20,0.335)
> z2<-runif(20,2,10)
> df2<-data.frame(x2,y2,z2)
> df2
输出结果
x2 y2 z21 France 2.31790394 2.649538
2 China 10.61012173 8.340615
3 France 5.00085220 6.602884
4 France 1.67707140 7.722530
5 India 9.60663732 9.837268
6 France 1.46030289 5.370930
7 France 10.44614704 9.035748
8 India 0.39506766 6.318701
9 China 1.83071453 7.282782
10 China 0.23080001 7.210144
11 India 2.27763766 9.233019
12 China 18.21276888 9.928614
13 France 1.72085517 9.176826
14 India 4.77786071 8.899026
15 China 8.55501571 7.240147
16 China 0.19832026 5.641800
17 India 0.03113389 6.928705
18 China 0.56958471 3.496314
19 China 0.72728737 6.903436
20 India 8.73571474 5.286486
查找x2中类别的y2和z2之间的相关性：
示例
> by(df2,df2$x2,FUN=function(x) cor(df2$y2,df2$z2,method="spearman"))df2$x2: China
输出结果
[1] 0.487218
示例
df2$x2: France
输出结果
[1] 0.487218
示例
df2$x2: India
输出结果
[1] 0.487218
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