Dplyr и tidyverse - корреляция между шаблоном переменных (та же переменная VAR1_time1 и VAR1_time2)

Я начал эту тему на Проверка кода и попросил кросспостинга, потому что (по сравнению со StackOverflow) в Code Review мало пользователей dplyr и тидиверс. Пожалуйста, не стесняйтесь закрывать эту тему, если она не подходит этому сообществу! Но если все в порядке, взгляните на этот набор данных. Знаки «a» и «b» используются для того, чтобы можно было различить, когда измерялась одна и та же переменная. В этом случае X1a и X1b обращаются к одной и той же переменной, но «a» было (предположим…) в прошлом году, а «b» было в этом году.

У меня конкретная цель! Я хочу соотнести «а» и «б» и построить график. Ось X имеет имя переменной (1, 2, 3 и т. д.), А ось Y - результат корреляции.

Поддельные данные, которые я создал, чтобы помочь мне прояснить этот вопрос, и код, который я разработал, следующие:

 all_items <- data.frame("1a" = sample(1:5), 
                            "2a" = sample(1:5),
                            "3a" = sample(1:5),
                            "1b" = sample(1:5),
                            "2b" = sample(1:5),
                            "3b" = rep(sample(1:5),10))


    #matrix with correlation
    all_correlation <- cor(all_items, method = "spearman") %>% 
      as.data.frame()

    #filter
    all_correlation <- all_correlation %>% select(-c(ends_with("a"))) #columns

    #create a colum with the now name
    all_correlation <- all_correlation %>% 
      mutate(item = row.names(.)) %>% select(item, everything())

    #supress some rows
    all_correlation <- all_correlation %>%  filter(!grepl("b", item))

    #filter(stringr::str_detect(row.names(.), "b"))
    #get only the diagonal
    all_correlation <- data.frame(item=1:3,Result=diag(as.matrix(all_correlation[, -1])))

    #P Value
    all_correlation_p_value <- Hmisc::rcorr(as.matrix(all_items))$P %>% as.data.frame()

    #filter
    all_correlation_p_value <- all_correlation_p_value %>% select(-c(ends_with("a")))
    all_correlation_p_value <- all_correlation_p_value %>% mutate(item = row.names(.)) %>% select(item, everything())
    all_correlation_p_value <- all_correlation_p_value %>%  filter(!grepl("b", item))
    all_correlation_p_value <- data.frame(item=1:3,P_Valor=diag(as.matrix(all_correlation_p_value[, -1])))

    #General table with the correlation  results
    all_correlation <- right_join(all_correlation,all_correlation_p_value, by = "item")


#Plot
ggplot(all_correlation, aes(x=item, y=Result)) + 
  geom_point(aes(color=Result)) +
  geom_line() +
  annotate("text", x = all_correlation$item, 
           y=all_correlation$Result, 
           label = paste("P-value  = ",round(all_correlation$P_Valor,3)), hjust = -0.1, colour = "red") +
  scale_x_continuous(breaks = seq(1,3,1)) 

Спасибо.