res2 <- rcorr(as.matrix(data), type = "kendall") 遇到错误：Error in match.arg(type) : 'arg' should be one of “pearson”, “spearman”

这个错误提示是说type参数只接受"pearson"或"spearman"这两个值，因为rcorr函数默认使用的是Pearson相关系数或Spearman相关系数。如果你想使用Kendall相关系数，需要先安装和加载一个叫做"psych"的R包，然后使用该包中的rcorr函数进行分析。

具体步骤如下：

1. 安装"psych"包：

install.packages("psych")

2. 加载"psych"包：

library(psych)

3. 使用rcorr函数进行Kendall相关系数分析：

res2 <- rcorr(as.matrix(data), type = "kendall")

这样就可以使用Kendall相关系数进行相关性分析了。需要注意的是，data应该是一个数据框或矩阵，而不是一个向量或列表。

相关问题

res2 <- rcorr(as.matrix(data),method = "kendall")哪里有错

在R语言中，使用rcorr函数进行相关性分析时，参数method表示使用的相关系数方法，而不是用于计算相关系数的函数名。因此，你可以使用以下语法进行Kendall相关系数分析：

res2 <- rcorr(as.matrix(data), type = "kendall")

其中，type参数表示使用的相关系数方法。将其设置为"kendall"即可使用Kendall相关系数进行分析。需要注意的是，data应该是一个数据框或矩阵，而不是一个向量或列表。

另外，rcorr函数来自于Hmisc包，因此，在使用rcorr函数之前，需要先安装和加载Hmisc包。可以使用以下命令进行安装和加载：

install.packages("Hmisc")  # 安装Hmisc包
library(Hmisc)  # 加载Hmisc包

Hmisc如何用rcorr计算Kendall

在Hmisc包中，rcorr函数也可以计算Kendall相关系数。你可以使用以下语法进行Kendall相关系数分析：

res2 <- rcorr(as.matrix(data), type = "kendall")

其中，data应该是一个数据框或矩阵，而不是一个向量或列表。type参数表示使用的相关系数方法，将其设置为"kendall"即可使用Kendall相关系数进行分析。

需要注意的是，在使用Hmisc包中的rcorr函数时，会自动删除缺失值。如果你想保留缺失值，请使用rcorr函数的参数use参数，将其设置为"pairwise.complete.obs"。

下面是一个示例：

library(Hmisc)
# 创建一个数据框
data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(2, 4, 6, 8, 10))
# 计算Kendall相关系数
res2 <- rcorr(as.matrix(data), type = "kendall", use = "pairwise.complete.obs")
# 查看结果
res2

这样就可以使用Hmisc包中的rcorr函数计算Kendall相关系数了。