如何获得数据的工作corrplot？

Question

我正在尝试获取数据变量的Corrplot，这些变量是二进制，连续和分类变量的组合。但是，当我运行此代码时，它会不断给我错误。当我加载数据框时，称为DF2的错误是：Corrplot中的错误（DF2）：矩阵不在[-1，1]！中。我该如何解决？

当我计算相关性时，我也会得到某些变量，即使它们是数字和整数值 1 。

附加了我的数据变量的示例，其中hh_code是用于标识的列： 2

如何我在r中获得了我的数据变量之间的相关性？谢谢！

Answer 1

如果您有一个表格，而其他列则是数字的，则可以使用函数ggally :: ggpairs来获取有关这些变量之间关联的概述：

library(GGally)
#> Loading required package: ggplot2
#> Registered S3 method overwritten by 'GGally':
#>   method from   
#>   +.gg   ggplot2
data <- ggplot2::mpg[c(1,3,4,7,8)]
ggpairs(data)
#> `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
#> `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
#> `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
#> `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
#> `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
#> `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

^{由 preprex软件包（v2.0.0）}

如果您需要更严格一些，则可以使用统计测试来获得列/变量之间的显着关系（如果其假设成立）：

协方差x	曲目y	测试	r函数
数字	人数	相关性	cor.test（x，y，method =“ pearson”）
二进制	数字	t测试	t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.t.test（x，y）
ordinal（有序因素）	序列（有序因子）	Spearman相关性	cor.test（as.numeric（x），as.numeric（y），method =“ spearman”）
exporial（许多级别）	数字	ANOVA	anova anova （lm（y〜x））