r-主题内winsorization

我有一个长格式的数据框

data.set

，其中每个主题在每个条件下都有不同的数值（

data.set$target\u resp.rt

）。我已经使用DescTool函数

Winsorize

（有关信息，请参阅）根据总体标准对数据进行了Winsorize：

弹出以下错误：

---

[中的错误是dplyr语法混淆的问题。在原始问题中，您将向量传递给
Winsorize
，但是
data.set%>%group\u by（Nome，Cognome）
是一个数据集，管道（
%>%
）将整个数据集传递给
Winsorize
的第一个参数，这意味着您确实在调用

Winsorize(x = data.set, minval = ..., maxval = ...)

您真正想要的是在
group\u by
之后使用
mutate
来更改
target\u resp.rt
；语法如下所示：

data.set %>% group_by(subject) %>%
  mutate(target_winsorized = Winsorize(target_resp.rt, maxval=unique(overall.criterion.2sd))

这将在数据集
target\u winsorized
中创建一个具有所需属性的新变量。将来，您可能还希望在数据集中保存
全局.criteria.2sd

文件
如果您想了解更多有关语法和
dplyr
样式的信息，请查看
dplyr
文档。
您能提供一个示例数据集供我们测试吗？可能有一个简单的解决方法，因为
groupby
通常会处理类似的情况。我在上面发布了它！非常感谢！
   subject        target_resp.rt   rt.mean     rt.sd
 1 1              1.0398901        0.9016781   0.3109358
 2 1              0.6887729        0.9016781   0.3109358
 3 1              0.7691720        0.9016781   0.3109358
 4 1              1.0064900        0.9016781   0.3109358
 5 1              0.8195999        0.9016781   0.3109358
 6 2              0.8410320        1.0500845   0.4210796
 7 2              0.8229311        1.0500845   0.4210796
 8 2              0.9250839        1.0500845   0.4210796
 9 2              1.0085750        1.0500845   0.4210796
10 2              1.1406291        1.0500845   0.4210796
11 3              0.5561039        0.749789    0.2350127
12 3              0.6022139        0.749789    0.2350127
13 3              0.8560688        0.749789    0.2350127
14 3              0.5886030        0.749789    0.2350127
15 3              0.5520449        0.749789    0.2350127

Winsorize(x = data.set, minval = ..., maxval = ...)

data.set %>% group_by(subject) %>%
  mutate(target_winsorized = Winsorize(target_resp.rt, maxval=unique(overall.criterion.2sd))