运行多个变量之间的交互矩阵

我有一个包含70个列变量的数据集，每个变量都是0-1个虚拟变量和3500个观察值。我期待看到一个变量中“成功”的观察结果与另一个变量相匹配的频率。换句话说，obs 1在变量1中有一个成功的虚拟变量，它在变量2中也有成功的频率，等等。我发现如何创建一个矩阵表来显示只有两列的情况下的交互，但是我找不到涉及多列的任何内容。理想情况下，id喜欢在70个变量和70个变量的交互矩阵中呈现。下面是数据组的一个想法：运行多个变量之间的交互矩阵

Dat A B C D XX 1 1 1 1 XY 0 1 0 1 XZ 0 0 1 1

输出IM希望为将是：

Out A B C D 
A 0 1 1 1 
B  0 1 2 
C   0 2 
D    0

显示的时间（B中的数（A，B）是一个配对， C）是一个配对等。

我已经尝试使用table（）命令以及as.matrix，但它似乎需要将数据组织为两列，并且在引用多个列变量时无法理解数据。我对R相当陌生，所以我很抱歉如果我的问题不清楚或可能很简单。

任何帮助表示赞赏。谢谢

来源

2017-07-17 nghallmark

请提供一个小的可重复的数据集，包括你有什么到目前为止已经试过。 – Jimbou

很抱歉提出这些问题。我添加了更多信息以使事情更清晰。 – nghallmark

以下是如何创建无限大小的相关矩阵。首先创建您的数据集的可重复的例子...

dat <- matrix(sample(0:1, size = 700, replace = TRUE), ncol = 70) 
dat <- data.frame(dat)

然后计算相关...

dat <- cor(dat)

然后在视觉上绘制的相关...

library(corrplot) 
corrplot(dat, method = "square")

您还可以使用数字而不是颜色绘制相关关系...

corrplot(dat, method = "number")

显然，你会想在出版物在使用前巧妙这些图表。 corrplot为图表外观提供了大量选项。

来源

2017-07-17 15:33:56

这是有帮助的，但不是我一直在寻找的东西，我认为我的问题还不够清楚。我补充说明一些。 – nghallmark

你可以试试：

res <- apply(combn(2:ncol(df), 2), 2, function(x, y) sum(rowSums(y[, x]) == 2), df) 
m <- diag(x=0, ncol(df)-1) 
m[upper.tri(m)] <- res 
m[lower.tri(m)] <- NA 
dimnames(m) <- list(colnames(df)[-1], colnames(df)[-1]) 
    A B C D 
A 0 1 1 1 
B NA 0 1 2 
C NA NA 0 2 
D NA NA NA 0

来源

2017-07-18 09:01:17 Jimbou

运行多个变量之间的交互矩阵

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