В настоящее время я работаю с данными опроса и пытаюсь проанализировать, сколько различий между ответами на заданные 10 вопросов можно объяснить одним измерением в каждом штате .На данный момент я разбил данные на подмножества по состоянию вручную.Например:
library("FactoMineR")
NY <- filter(cces, inputstate=="New York")
## Then to take out the state column sothat I am able to just analyze the variance among responses I run the following code
NY$inputstate <- NULL
NYmca <- MCA(NY, graph=FALSE, ncp=1)
Как вы можете видеть, это довольно неэффективно и усложняет организацию результатов.
Я пишу, чтобы спросить совета, как я могу более эффективно сделать это, используя for loop или команда split и затем sapply.
До сих пор я безуспешно пробовал следующий код:
statesplit <- split(cces, cces$inputstate)
test <- sapply(statesplit, FUN=function(x){MCA(x, graph=FALSE,ncp=1))}
И
test <- for (i in unique(ccespref$inputstate)), FUN=function(x){
MCA(ccespref, graph=FALSE, ncp=1)}
Короче, я прошу помощи, как провести анализ множественной корреспонденциив пределах каждого состояния в фрейме данных без необходимости вручную подгруппировать данные.Любые предложения будут наиболее ценными.Спасибо!