R语言 TripleR包 parCor()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

parCor(TripleR)
parCor()所属R语言包：TripleR

                                        partial correlation
                                         偏相关

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Performs partial correlations between x and y, controlled for z.
执行控制部分的X和Y之间的相关性，为z。


用法----------Usage----------


parCor(x,y,z)



参数----------Arguments----------

参数：x
First variable  
第一个变量


参数：y
Second variable
第二个变量


参数：z
Control variable. This variable is coerced into a factor; in the TripleR context z usually is the group id.
控制变量。这个变量被强制为一个因素;在三倍频情况下，Ž通常是组ID。


Details

详细信息----------Details----------

Performs partial correlations between x and y, controlled for z. The control variable is coerced into a factor; in the TripleR context z usually is the group id. Do not use this function with a continuous control variable - results will be wrong! Degrees of freedom for the t test are reduced by g - 1 (g is the number of groups).
执行控制部分的X和Y之间的相关性，为z。控制变量被强制为一个因素;在三倍频情况下，Ž通常是组ID。请不要使用此功能的连续控制变量 - 结果将是错误的！度由g  -  1（g是的组的数目）的t检验的自由度减少。


值----------Value----------


参数：par.cor
partial correlation
偏相关


参数：df
degrees of freedom for the t test
自由度t检验。


参数：t.value
t value
t值


参数：p
p value
p值


参见----------See Also----------

RR, getEffects
RR，getEffects


实例----------Examples----------


data(multiGroup)
data(multiNarc)

# the function 'head' shows the first few lines of a data structure:[头的功能显示的数据结构的前几行：]
head(multiNarc)

# calculate SRA effects for extraversion ratings[计算SRA效果外向性评级]
RR.style("p")
RR1 <- RR(ex ~ perceiver.id * target.id | group.id, multiGroup, na.rm=TRUE)

# merge variables to one data set[合并到一个数据集的变量]
dat <- merge(RR1$effects, multiNarc, by="id")

# We now have a combined data set with SRA effects and external self ratings:[我们现在有一个合并后的数据与SRA的影响和外部的自我评价：]
head(dat)

# function parCor(x, y, z) computes partial correlation between x and y, controlled for group membership z[功能PARCOR（X，Y，Z）计算部分的X和Y之间的相关性，控制组的成员&#381;]
d1 <- parCor(dat$ex.t, dat$narc, dat$group.id)
d1


# disattenuate for target effect reliability[disattenuate目标效果的可靠性]
parCor2 <- d1$par.cor * (1/sqrt(attr(RR1$effects$ex.t, "reliability")))
parCor2

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注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。