请教怎么根据分组的不同水平，做相关分析

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请教各位大虾，假如我的数据是这样的：
data <- data.frame(y = rnorm(30), x = rnorm(30), grp = sample(c("east", "center", "west"), 30, replace = T))

在grp的每个水平下，分析x和y的相关性，应该怎么写程序呢？

cor.test(x,y,data=data[grp=="east",])
cor.test(x,y,data=data[grp=="center",])
cor.test(x,y,data=data[grp=="west",])

这样好像不行，因为cor.test命令好像不能指定data的名字

如果先生成subset，然后再做cor.test倒是可以，不过这样就要逐一的去生成subset，当分组变量有很多个，比如grp1,grp2,grp3.。。的时候，这种方法就不太可靠了

请问有好的方法吗？

比如f<-function(){
?????
}
进一步的，如果计算得出了结果，怎么分别保存对应的相关系数和p值

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关键词：不同水平 相关分析 Data

library(tidyverse)
group_by() + nest() + map()

非常感谢你的回答，这个回答对我来说太深奥了，没法解决我的问题
首先，library(tidyverse)
Error in library(tidyverse) : 不存在叫‘tidyverse’这个名字的程辑包

其次，group_by(data, grp) %>% 是这样写吗，后面写什么呢，写cor.test不行。

再次，nest()与group_by()用+连接起来，表示要写在一起，还是你随意些的+呢，nest()也没有查到

我试了一下
group <- group_by(data, grp)
cor.test(group$x,group$y,data=group)
还是不行

1. data <- data.frame(y = rnorm(30), x = rnorm(30), grp = sample(c("east", "center", "west"), 30, replace = T))
   
2. group  <- data %>% group_by(grp)
   
3. group %>% cor.test(group$x,group$y,data=group)  #can not run
   
4. group %>% summarise(m=mean(x)) # can success

复制代码

高手能不能把你的程序贴出来呢，好让我膜拜一下

已求得答案

pingguzh 发表于 2018-5-28 14:43
已求得答案

求答案，万分感谢！

同样问题，求分享答案，谢谢！！

想请教一下，命令是啥呀