rの二項変数間の相関行列を計算するには？

Question

私は10進変数のデータフレームを持っているが、このように見えた：

V1 V2 V3... 
0 1 1 
1 1 0 
1 0 1 
0 0 1 

私はその後、私は因子分析を行うことができ、相関行列を取得する必要があります。
psych::corr.testは、相関行列の計算を計算できますが、バイナリデータには使用されないperson,spearman、kendallのメソッドしかありません。
次に、このデータフレームの相関行列を計算する方法は？

Answer 1

# create data 
m <- matrix(sample(x = 0:1,size = 200,replace = T),ncol = 10) 
colnames(m) <- LETTERS[1:10] 
m 
# create cor matrix 
res <- data.frame() 
for(i in seq(ncol(m))){ 
    z <- m[,i] 
    z <- apply(m,2,function(x){sum(x==z)/length(z)}) 
    res <- rbind(res,z) 
} 
colnames(res) <- colnames(m) 
rownames(res) <- colnames(m) 
res <- as.matrix(res) 
res 

Answer 2

連続したデータに適しています。 https://www.quora.com/Is-it-possible-to-calculate-correlations-between-binary-variables

uはあなたがノンパラメトリック法を試すことができますがあなたはまだ、因子分析を達成％のマッチを計算し、> X％可変整合を削除することができhttp://www.cedar.buffalo.edu/papers/articles/CVPRIP03_propbina.pdf

を試してみてください。この方法で、データの次元を削除できます。