R cor.test:"没有足够的有限观察"

Question

我目前正在尝试创建一个R函数来计算指定列与数据帧的所有数字列的corr.test相关性.这是我的代码:

#function returning only numeric columns
only_num <- function(dataframe)
{
  nums <- sapply(dataframe, is.numeric)
  dataframe[ , nums]
}

#function returning a one-variable function computing the cor.test correlation of the variable
#with the specified column

function_generator <- function(column)
  {
    function(x)
    {
      cor.test(x, column, na.action = na.omit)
    } 
  }

data_analysis <- function(dataframe, column)
  {
  DF <- only_num(dataframe)

  fonction_corr <- function_generator(column)

  sapply(DF, fonction_corr)

  }

data_analysis(40, 6, m, DF$Morphine)

当我在最后一行调用"data_analysis"时,我收到以下错误:

"cor.test.default(x,column,na.action = na.omit)中的错误:没有足够的有限观察"

这意味着什么？我应该改变什么？我有点卡住......

谢谢.

克莱门特

Answer 1

"没有足够的有限obervations"是cor.test在某些情况下返回的错误.如果你看一下cor.test.default源代码,你会看到:

OK <- complete.cases(x, y)
x <- x[OK]
y <- y[OK]
n <- length(x)

cor.test从你的矢量中移除NA值[...]

if (method = "pearson") {
    if (n < 3L) 
        stop("not enough finite obervations")

[...]

else {
    if (n<2)
        stop("not enough finite obervations")

如果向量不包含足够的非NA值(小于3),则该函数将返回错误.

在使用cor.test之前,使数据框中的所有列都包含足够的非NA值.

我希望这会有用.

Answer 2

我看不到“m”或“DF$Morphine”是什么，因此我创建了一个包含数字和非数字列的数据框。

# generate some data
set.seed(321)
mydf <- data.frame(A = rnorm(100), 
                   B = rexp(100, 1), 
                   C = runif(100), 
                   D = sample(letters, size=100, replace=TRUE))

我保留了您编写的函数，但以不同的方式调用了 data_analysis 。数据框应作为第一个参数，数值向量应作为第二个参数

data_analysis(dataframe=mydf, column=mydf$C)

当我运行它时，我得到数据框中每一列的 cor.test 输出。

            A                                      B                                     
statistic   -0.4153108                             -0.4669693                            
parameter   98                                     98                                    
p.value     0.6788223                              0.6415584                             
estimate    -0.04191585                            -0.04711863                           
null.value  0                                      0                                     
alternative "two.sided"                            "two.sided"                           
method      "Pearson's product-moment correlation" "Pearson's product-moment correlation"
data.name   "x and column"                         "x and column"                        
conf.int    Numeric,2                              Numeric,2                             
            C                                     
statistic   Inf                                   
parameter   98                                    
p.value     0                                     
estimate    1                                     
null.value  0                                     
alternative "two.sided"                           
method      "Pearson's product-moment correlation"
data.name   "x and column"                        
conf.int    Numeric,2