¿Cómo puedo mostrar simultáneamente todos los coeficientes de correlación QAP y los valores de p QAP entre mi matriz independiente y todas las matrices dependientes utilizando sna en R?
Estoy ejecutando el Procedimiento de Asignación Cuadrática (QAP, por sus siglas en inglés) para encontrar la correlación de una matriz de red dependiente con cuatro matrices de covariables de nodos monádicos independientes en R utilizando el paquete sna.
Estoy utilizando el siguiente código:
cor2 <- sna::gcor(list(bilateralaid_network, GDP_capita_receiver,
GDP_capita_sender,
HDI_receiver, HDI_sender))
p2 <- qaptest(list(bilateralaid_network, GDP_capita_receiver,
GDP_capita_sender,
HDI_receiver, HDI_sender), gcor, g1=1, g2=2, reps=1000)
p2 <- qaptest(list(bilateralaid_network, GDP_capita_receiver,
GDP_capita_sender,
HDI_receiver, HDI_sender), gcor, g1=1, g2=3, reps=1000)
etc.
Sin embargo, no quiero ejecutar qaptest individualmente para cada variable dependiente, como se muestra en esta pregunta.
¿Hay alguna manera de devolver todos los coeficientes de correlación y valores de p en formato de tabla o matriz en R?
Leí que es posible con el software UCINET, pero personalmente no tengo acceso a él.
UCINET es capaz de proporcionar un resultado como se muestra en la captura de pantalla a continuación. Me gustaría producir un resultado similar en R.
davy.ai
Sí, es posible devolver todos los coeficientes de correlación y p-valores en formato de tabla o matriz en R utilizando la función
qapdel paqueteqgraph. Esta función puede realizar análisis QAP entre una matriz de red dependiente y múltiples matrices de covariables de nodos independientes, y devolver una matriz de coeficientes de correlación y p-valores.Aquí hay un código de ejemplo utilizando la función
qap:{r}library(qgraph)
data <- list(bilateralaid_network, GDP_capita_receiver,
GDP_capita_sender, HDI_receiver, HDI_sender)
result <- qap(data, reps = 1000)
El argumento
datadebe ser una lista de todas las matrices que desea incluir en el análisis, donde la primera matriz es la matriz de red dependiente y el resto son matrices de covariables de nodos independiente.El argumento
repsespecifica el número de permutaciones a utilizar en el análisis QAP. El valor predeterminado es 1000.El objeto
resultserá una matriz de coeficientes de correlación y p-valores, donde las filas corresponden a las matrices independientes y las columnas corresponden a la matriz dependiente. Coeficientes de correlación positivos indican una asociación positiva entre las matrices dependientes e independientes, mientras que los coeficientes negativos indican una asociación negativa.Tenga en cuenta que la función
qapasume que cada nodo en la matriz de red dependiente se corresponde con el mismo nodo en las matrices de covariables de nodos independientes. Si este no es el caso, es posible que necesite utilizar el argumentoalignpara alinear las matrices antes de ejecutar el análisis.