Корреляция между двумя количественными величинами с НСБОМ и по группам

Question

У меня есть этот набор данные:

dbppre    dbppost    per1pre   per1post   per2pre  per2post 
0.544331824055634 0.426482748529805 1.10388140870983 1.14622255457398 1.007302668 1.489675646 
0.44544008292805 0.300746382647025 0.891104906479033 0.876840408251785 0.919450773 0.892276804 
0.734783578764543 0.489971007532308 1.02796075709944 0.79655130374748 0.610340504 0.936092006 
1.04113077142586 0.386513119551008 0.965359488375859 1.04314173155816 1.122001994 0.638452078 
0.333368637355291 0.525460160226716   NA   0.633435747   1.196988457 0.396543005 
1.76769244892893 0.726077921840058 1.08060419667991 0.974269083108835 1.245643507 1.292857474 
1.41486783     NA   0.910710353033318 1.03435985624106 0.959985314 1.244732938 
1.01932795229362 0.624195252685448 1.27809687379565 1.59656046306852 1.076534265 0.848544508 
1.3919315726037  0.728230610741795 0.817900465495852 1.24505216554384 0.796182044 1.47318564 
1.48912544220417 0.897585509143984 0.878534099910696 1.12148645028777 1.096723799 1.312244217 
1.56801709691326 0.816474814896344 1.13655475536592 1.01299018097117 1.226607978 0.863016615 
1.34144721808244 0.596169010679233 1.889775937     NA   1.094095173 1.515202105 
1.17409999971024 0.626873517936125 0.912837009713984 0.814632450682884 0.898149331 0.887216585 
1.06862027138743 0.427855128881696 0.727537839417515 1.15967069522768 0.98168375 1.407271061 
1.50406121956726 0.507362673558659 1.780752715   0.658835953   2.008229626 1.231869338 
1.44980944220763 0.620658801480513 0.885827192590202 0.651268425772394 1.067548223 0.994736445 
1.27975202574336 0.877955236879164 0.595981804265367 0.56002696152466 0.770642278 0.519875921 
0.675518080750329 0.38478948746306 0.822745530980815 0.796051785239611 1.16899539 1.16658889 
0.839686262472682 0.481534573379965 0.632380676760052 0.656052506855686 0.796504954 1.035781891 
. 
. 
. 

Как вы можете видеть, Есть несколько cuantitative переменные для данных экспрессии генов, каждый из которых ген meassured два раза, до и после лечения , с некоторыми недостающими значениями в некоторых переменных.

Каждая строка соответствует одному человеку, и они также разделены на две группы (0 = управление, 1 = действительно обработано).

Я хотел бы сделать корреляции (Спирмен или Пирсон в зависимости от нормальности, но группа, и получения значения корреляции и р-значение значимости, избегая Nas.

Возможно ли это?

Я знаю, как реализовать cor.test() функцию сравнения двух переменных, но я не мог найти любую переменную внутри этой функции принимать группы во внимание.

Я также обнаружил plyr и data.table библиотеки сделать это, по группам, но они возвращаются просто корреляция значение без значения p, и я не смог сделать это слово для переменных с NA.

Предложения?

Answer 1

Вы можете использовать пакет Hmisc.

library(Hmisc) 
set.seed(10) 
dt<-matrix(rnorm(100),5,5) #create matrix 

dt[1,1]<-NA #introduce NAs 
dt[2,4]<-NA #introduce NAs 

cors<-rcorr(dt, type="spearman") #spearman correlation 
corp<-rcorr(dt, type="pearson") #pearson correlation 

> corspear 
    [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] 
[1,] 1.0 0.4 0.2 0.5 -0.4 
[2,] 0.4 1.0 0.1 -0.4 0.8 
[3,] 0.2 0.1 1.0 0.4 0.1 
[4,] 0.5 -0.4 0.4 1.0 -0.8 
[5,] -0.4 0.8 0.1 -0.8 1.0 

n 
    [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] 
[1,] 4 4 4 3 4 
[2,] 4 5 5 4 5 
[3,] 4 5 5 4 5 
[4,] 3 4 4 4 4 
[5,] 4 5 5 4 5 

P 
    [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] 
[1,]  0.6000 0.8000 0.6667 0.6000 
[2,] 0.6000  0.8729 0.6000 0.1041 
[3,] 0.8000 0.8729  0.6000 0.8729 
[4,] 0.6667 0.6000 0.6000  0.2000 
[5,] 0.6000 0.1041 0.8729 0.2000  

Для получения более подробной информации смотрите раздел справки: ?rcorr

Rcorr возвращает список с элементами R, матрица корреляций, п матрица числа наблюдений, используемых при анализе каждой пары переменных и P - асимптотические значения P. Пары с менее чем 2 значения без пропущенных значений имеют значения r, установленные в NA.