R Cohen kappa的合并数据帧

我试图用R分析一些数据，但我还不太熟悉R，所以我完全被卡住了

我试图做的是处理我的输入数据，这样我就可以用它来计算科恩的Kappa。 现在的问题是，对于rater_1，我对一些项目有几个评分，我需要选择一个。如果评分员_1给出的项目评分与评分员_2相同，则应选择此评分，如果不能使用列表中的任何评分

我试过了

unique(merge(rater_1, rater_2, all.x=TRUE))

这让我很接近，但是如果两个评分员之间的评分有分歧，那么只保留一个

所以，我的问题是，我如何从

item rating_1
1    3
2    5
3    4 

item rating_2
1    2
1    3
2    4
2    1
2    2
3    4 
3    2

到

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有一些奇特的方法可以做到这一点，但我认为结合一些基本技术来完成这项任务可能会有所帮助。通常，在您的问题中，您应该包括一些生成数据的简单方法，如下所示：

# Create some sample data
set.seed(1)
id<-rep(1:50)
rater_1<-sample(1:5,50,replace=TRUE)
df1<-data.frame(id,rater_1)

id<-rep(1:50,each=2)
rater_2<-sample(1:5,100,replace=TRUE)
df2<-data.frame(id,rater_2)

same.or.random<-function(x) {
  matched<-which.min(x$rater_1==x$rater_2)
  if(length(matched)>0) x[matched,]
  else x[sample(1:nrow(x),1),]
}
do.call(rbind,by(merge(df1,df2),id,same.or.random))

现在，这里有一个简单的技巧

# Merge together the data frames.
all.merged<-merge(df1,df2)
#   id rater_1 rater_2
# 1  1       2       3
# 2  1       2       5
# 3  2       2       3
# 4  2       2       2
# 5  3       3       1
# 6  3       3       1

# Find the ones that are equal.
same.rating<-all.merged[all.merged$rater_2==all.merged$rater_1,]
# Consider id 44, sometimes they match twice.
# So remove duplicates.
same.rating<-same.rating[!duplicated(same.rating),]
# Find the ones that never matched.
not.same.rating<-all.merged[!(all.merged$id %in% same.rating$id),]
# Pick one. I chose to pick the maximum.
picked.rating<-aggregate(rater_2~id+rater_1,not.same.rating,max)
# Stick the two together.
result<-rbind(same.rating,picked.rating)
result<-result[order(result$id),] # Sort

#     id rater_1 rater_2
# 27   1       2       5
# 4    2       2       2
# 33   3       3       1
# 44   4       5       3
# 281  5       2       4
# 11   6       5       5

这样做的一种奇特方式是：

# Create some sample data
set.seed(1)
id<-rep(1:50)
rater_1<-sample(1:5,50,replace=TRUE)
df1<-data.frame(id,rater_1)

id<-rep(1:50,each=2)
rater_2<-sample(1:5,100,replace=TRUE)
df2<-data.frame(id,rater_2)

same.or.random<-function(x) {
  matched<-which.min(x$rater_1==x$rater_2)
  if(length(matched)>0) x[matched,]
  else x[sample(1:nrow(x),1),]
}
do.call(rbind,by(merge(df1,df2),id,same.or.random))

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如果你喜欢，你可以勾选箭头接受答案。谢谢你提供了两种方法。现在，我将尝试理解第一个版本…：我不理解的是带有聚合函数的行。rater_2~id+rater_1是什么意思？我试图查找，但找不到答案。请总体上看示例，特别是公式下的示例。。。。本质上，这意味着，对于not.same.rating中id和rater_1的每个组合，找到rater_2的最大值。谢谢！