R 用基于类别的多项选择答案分析多项选择题
我有一个像这样的数据框R 用基于类别的多项选择答案分析多项选择题,r,data-manipulation,survey,data-management,R,Data Manipulation,Survey,Data Management,我有一个像这样的数据框 Country <- rep(c("Austria", "Austria","Belgium", "Belgium", "Spain", "Slovenia", "France"), times=3) Institute <- rep(c("Inst 1","Inst 2","Inst 3","Inst 4","Inst 5","Inst 6","Inst 7"), times=3) Ans <- rep(c(1,2,3,1,NA,
Country <- rep(c("Austria", "Austria","Belgium", "Belgium", "Spain", "Slovenia", "France"), times=3)
Institute <- rep(c("Inst 1","Inst 2","Inst 3","Inst 4","Inst 5","Inst 6","Inst 7"), times=3)
Ans <- rep(c(1,2,3,1,NA,2,2),times=3)
Category.1 <- rep(c("Cat 1", "Cat 2", "Cat 2", "Cat 2","Cat 2", "Cat 1", "Cat 1"),times=3)
Category.2 <- rep(c("P", "L", "M", "P", "P", "L", "M"),times=3)
qs <- c(rep("Q1.a-Some Text", times=7),rep("Q1.b-Some Text", times=7), rep("Q1.c-Some Text", times=7))
df <- data.frame(Country=Country,Institute=Institute, Category.1=Category.1, Category.2=Category.2, qs=qs, Ans=Ans)
df<-df %>% spread(qs,Ans)
head(df)
Country Institute Category.1 Category.2 Q1.a-Some Text Q1.b-Some Text Q1.c-Some Text
1 Austria Inst 1 Cat 1 P 1 1 1
2 Austria Inst 2 Cat 2 L 2 2 2
3 Belgium Inst 3 Cat 2 M 3 3 3
4 Belgium Inst 4 Cat 2 P 1 1 1
5 France Inst 7 Cat 1 M 2 2 2
6 Slovenia Inst 6 Cat 1 L 2 2 2
Country我认为您可以通过将数据保存为长格式(即不要执行df%排列(qs,Ans)
)和使用dplyr
,使您的代码更加灵活,例如:
本部分基本上再现了多选功能的功能:
multichoice<-function(data, question.prefix){
index<-grep(question.prefix, names(data)) # identifies the index for the available options in Q.12
cases<-length(index) # The number of possible options / columns
# Identify the range of possible answers for each question
# Step 1. Search for the min in each col and across each col choose the min
# step 2. Search for the max in each col and across each col choose the max
mn<-min(data[,index[1:cases]], na.rm=T)
mx<-max(data[,index[1:cases]], na.rm=T)
d = colSums(data[, index] != 0, na.rm = TRUE) # The number of elements across column vector, that are different from zero.
vec<-matrix(,nrow=length(mn:mx),ncol=cases)
for(j in 1:cases){
for(i in mn:mx){
vec[i,j]=sum(data[, index[j]] == i, na.rm = TRUE)/d[j] # This stores the relative responses for option j for the answer that is i
}
}
vec1<-as.data.frame(vec)
names(vec1)<-names(data[index])
vec1<-t(vec1)
return(vec1)
}
df %>%
group_by(qs,Ans) %>%
summarize(total=n()) %>%
filter(!is.na(Ans)) %>%
mutate(frac=total/sum(total)) %>%
dcast(qs~Ans,value.var='frac')
# qs 1 2 3
# 1 Q1.a-Some Text 0.3333333 0.5 0.1666667
# 2 Q1.b-Some Text 0.3333333 0.5 0.1666667
# 3 Q1.c-Some Text 0.3333333 0.5 0.1666667
这一个给出了一个例子,如何修改它来考虑类别
df %>%
group_by(qs,Category.1,Ans) %>%
summarize(total=n()) %>%
filter(!is.na(Ans)) %>%
mutate(frac=total/sum(total)) %>%
dcast(qs~Ans+Category.1,value.var='frac')
# qs 1_Cat 1 1_Cat 2 2_Cat 1 2_Cat 2 3_Cat 2
# 1 Q1.a-Some Text 0.3333333 0.3333333 0.6666667 0.3333333 0.3333333
# 2 Q1.b-Some Text 0.3333333 0.3333333 0.6666667 0.3333333 0.3333333
# 3 Q1.c-Some Text 0.3333333 0.3333333 0.6666667 0.3333333 0.3333333
这真的很酷,但我对如何阅读第二张表格有点困惑。例如,在第一个例子中,很明显,行加起来必须是100%,并且解释是立即的——Q1的0.33%。a回答为1,50%回答为2etc。然而,关于第二个表,我有点不知所措。在标题中,下划线前的值显示问题编号,下一个值显示类别。如果您展示了一个预期输出的示例,我可以帮助您处理您的表Hank you,基本上我希望我的表看起来是这样的,行最多100%,列最多100%,这取决于什么更方便,如果需要根据不同的类别拆分表,那么也可以。例如,在第二个表中,如果将响应的第一列与第三列相加,则会出现这种情况,因为这显示了该类别如何响应选项a,b和c加起来确实是100%。你能帮我看一下第二组结果中的表格吗?也就是说,当一个人考虑到类别时,以某种方式看,列是按照类别集合排列的。因此,我想首先让1类1、2类1、1类2、2类2等更改groupby
中的订单,即groupby(qs、Ans、Category.1)
df %>%
group_by(qs,Category.1,Ans) %>%
summarize(total=n()) %>%
filter(!is.na(Ans)) %>%
mutate(frac=total/sum(total)) %>%
dcast(qs~Ans+Category.1,value.var='frac')
# qs 1_Cat 1 1_Cat 2 2_Cat 1 2_Cat 2 3_Cat 2
# 1 Q1.a-Some Text 0.3333333 0.3333333 0.6666667 0.3333333 0.3333333
# 2 Q1.b-Some Text 0.3333333 0.3333333 0.6666667 0.3333333 0.3333333
# 3 Q1.c-Some Text 0.3333333 0.3333333 0.6666667 0.3333333 0.3333333