Использование пакета polycor для получения полихорической корреляционной матрицы, но может получить только корреляции Пирсона

Question

Я новичок в программировании на R и пытаюсь создать полихорическую корреляционную матрицу с пакетом polycor. Я запустил функцию polycor без сообщения об ошибке, но что-то не так, потому что я просто вернул одно число, хотя у меня девять переменных. Если я использую hetcor, я получаю матрицу корреляции, но все корреляции определяются как корреляции Пирсона. Переменная является порядковой и ненормально распределенной (поэтому я должен скорректировать ненормальность в анализе последующего фактора); Я не понимаю, почему я получаю корреляции Пирсона, а не полихорические корреляции. Код, который я использовал ниже для каждой функции. Если у кого-то есть предложения о том, как заставить hetcorr давать мне полихорические корреляции, или если кто-то знает, почему polychor возвращает единственное значение, я был бы признателен от вас. Спасибо!

Polycor::polychor (GTP5, ML=FALSE, std.err=FALSE, maxcor=.9999)  
Polycor::hetcor (GTP5, ML=FALSE, std.err=TRUE)

Answer 1

Документация

polycor::polychor предполагает, что вам нужно указать две упорядоченные категориальные переменные или таблицу подсчета на случай непредвиденных обстоятельств.Таким образом, он не рассчитывает автоматически попарные корреляции для каждой переменной.Вероятно, он анализирует ваш фрейм данных как одну большую таблицу непредвиденных обстоятельств.

Usage:

     polychor(x, y, ML = FALSE, control = list(), std.err = FALSE, maxcor=.9999)

Arguments:

       x: a contingency table of counts or an ordered categorical
          variable; the latter can be numeric, logical, a factor, or an
          ordered factor, but if a factor, its levels should be in
          proper order.

       y: if ‘x’ is a variable, a second ordered categorical variable.

Вам придется вызывать эту функцию один раз для каждой пары переменных. Вот SO-сообщение о применении функций ко всем парным комбинациям столбцов

ps пакет polycor, некапитализирован.