检查变量在R中是否是时不变的

我试图寻找我的问题的答案，但我找到了Stata的正确答案（我使用的是R）

我正在使用一项全国性调查来研究哪些变量影响补充养老金的投资（在我的国家是自愿的）

调查每两年进行一次，有些人接受了不止一次的采访。我对df进行了过滤，以便只有个人多次发出

filter

命令。这是已过滤的原始调查的一个示例：

year  id  y.b   sex   income   pens   
2002  1   1950   F    100000     0     
2002  2   1943   M    55000      1    
2004  1   1950   F    88000      1    
2004  2   1943   M    66000      1    
2006  3   1966   M    12000      1    
2008  3   1966   M    24000      1    
2008  4   1972   F    33000      0    
2010  4   1972   F    35000      0    

其中id为个人，y.b为出生年份，pens为虚拟值，如果个人投资于补充养老金形式，则取1。 我想运行FE回归，所以我加载

plm

包，然后像这样设置df：

df.p <- plm.data(df, c("id", "year")

df$x <- ifelse(df$id=="1" & df$sex=="F",1,0)

基本思想应该是这样的：

df.p <- plm.data(df, c("id", "year")

df$x <- ifelse(df$id=="1" & df$sex=="F",1,0)

---

df$x我想你要做的是为每个
id
计算
sex
的唯一值的数量。您希望它是1，但如果是2，则表示转录错误。在R中实现这一点的方法是

any(by(df$sex,df$id,function(x) length(unique(x))) > 1)

要分解这一点，函数
length（unique（x））
会告诉您向量中不同的唯一值的数量。它与因子的
级别
类似（但不完全相同，因为因子可能没有级别）

函数
by
根据
df$id
计算
df$sex
的每个子集上的给定函数。换句话说，它计算
length（unique（df$sex））
其中
df$id
是1，然后是2，以此类推

最后，
any（…>1）
检查是否有任何结果不止一个。如果是，结果将是
TRUE
（您可以使用
which
，而不是
any
，来查找哪些是正确的）。如果一切正常，结果将是
FALSE
我们可以尝试使用
dplyr


示例数据：

df=data.frame(year=c(2002,2002,2004,2004,2006,2008,2008,2010),
              id=c(1,2,1,2,3,3,4,4),
              sex=c("F","M","M","M","M","M","F","F"))

Id 1既是F又是M

library(dplyr)
df%>%group_by(id)%>%summarise(sexes=length(unique(sex)))
# A tibble: 4 x 2
     id sexes
  <dbl> <int>
1     1     2
2     2     1
3     3     1
4     4     1

库（dplyr）
df%%>%分组依据（id）%%>%总结（性别=长度（唯一性（性别）））
#一个tibble:4x2
id性别
1     1     2
2     2     1
3     3     1
4     4     1

然后我们可以过滤：

df%>%group_by(id)%>%summarise(sexes=length(unique(sex)))%>%filter(sexes==2)
# A tibble: 1 x 2
     id sexes
  <dbl> <int>
1     1     2

df%%>%groupby（id）%%>%summary（性别=长度（唯一（性别）））%%>%filter（性别==2）
#一个tibble:1x2
id性别
1     1     2
df$x