R 不包含项目的相关项目得分循环

我有一个巨大的数据集，我想计算每个项目与量表总分的相关性，但不包含该项目。现在我可以为每个项目分别做，但我正在尝试做一个循环，这样会更容易一些

示例数据集：

dat <- read.table(header=TRUE, text="
ItemX1 ItemX2 ItemX3 ItemX4 ItemX5 ItemX6 ItemY1 ItemY2 ItemY3 ItemY4 ItemY5 ItemY6
1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1
0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1
1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 
1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 
1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0
0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0
")

xscore <- rowSums(select(dat, starts_with("ItemX")))

这就是为什么我要尝试下面的循环，但是现在我不知道如何指定行和是在没有用于相关性的项的情况下计算的

variables <- names(dat)
names.item <- c(grep("ItemX", variables, value = TRUE))

item.diff.p <- data.frame(matrix(NA, ncol=2, nrow=(length(names.item)-1)))
names(item.diff.p) <- c("Item", "cor")
length(names.item)

for(i in 1:(length(names.item))-1){
  
  item <- names.item[i]
  
  par <- cor(dat[,names(dat)[grepl("ItemX",names(dat))]],
             rowSums(select(dat, starts_with("ItemX"))),use="pairwise.complete.obs")
  
  item.diff.p[i, c("cor")] 
  
}
par

变量您可以遍历子集数据帧的列，并计算：

X_dat = dat[,grep("^ItemX",colnames(dat))]

res = sapply(1:ncol(X_dat),function(i){
       cor(X_dat[,i],rowSums(X_dat[,-i]),use="p")
})

names(res) = colnames(X_dat)

 res
    ItemX1     ItemX2     ItemX3     ItemX4     ItemX5     ItemX6 
 0.6324555  0.1250000 -0.7500000  0.1250000  0.4152274  0.2335497 

X_dat = dat[,grep("^ItemX",colnames(dat))]

res = sapply(1:ncol(X_dat),function(i){
       cor(X_dat[,i],rowSums(X_dat[,-i]),use="p")
})

names(res) = colnames(X_dat)

 res
    ItemX1     ItemX2     ItemX3     ItemX4     ItemX5     ItemX6 
 0.6324555  0.1250000 -0.7500000  0.1250000  0.4152274  0.2335497