R 如何计算在另一列中某个特定数字上下的震级（百分比）？

我有这个数据集

study_ID title                  experiment question_ID participant_ID estimate_level estimate correct_answer question                      type   category   age gender
      <dbl> <chr>                       <dbl> <chr>                <int> <chr>             <dbl>          <dbl> <chr>                         <chr>  <chr>    <int> <chr> 
 1       11 Dallacker_Parents'_co…          1 1                        1 individual          3             10   How many sugar cubes does or… unlim… nutriti…    32 Female
 2       11 Dallacker_Parents'_co…          1 2                        1 individual         10             11.5 How many sugar cubes does a … unlim… nutriti…    32 Female
 3       11 Dallacker_Parents'_co…          1 3                        1 individual          7              6.5 How many sugar cubes does a … unlim… nutriti…    32 Female
 4       11 Dallacker_Parents'_co…          1 4                        1 individual          1             16.5 How many sugar cubes does a … unlim… nutriti…    32 Female
 5       11 Dallacker_Parents'_co…          1 5                        1 individual          7             11   How many sugar cubes does a … unlim… nutriti…    32 Female
 6       11 Dallacker_Parents'_co…          1 6                        1 individual          5              2.5 How many sugar cubes does a … unlim… nutriti…    32 Female
 7       11 Dallacker_Parents'_co…          1 1                        2 individual          2             10   How many sugar cubes does or… unlim… nutriti…    29 Female
 8       11 Dallacker_Parents'_co…          1 2                        2 individual         10             11.5 How many sugar cubes does a … unlim… nutriti…    29 Female
 9       11 Dallacker_Parents'_co…          1 3                        2 individual          1.5            6.5 How many sugar cubes does a … unlim… nutriti…    29 Female
10       11 Dallacker_Parents'_co…          1 4                        2 individual          2             16.5 How many sugar cubes does a … unlim… nutriti…    29 Female

---

以下是一种

dplyr

方法：

library(dplyr)
df %>%
  group_by(question_ID) %>%
  summarize(prop_over = mean(estimate > correct),
            prop_under = mean(estimate < correct),
            prop_correct = mean(estimate == correct)
  )
# `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
# # A tibble: 1 x 4
#   question_ID prop_over prop_under prop_correct
#         <dbl>     <dbl>      <dbl>        <dbl>
# 1           1         0          1            0

库（dplyr）
df%>%
分组人（问题ID）%>%
总结（prop_over=平均值（估计值>正确值），
prop_under=平均值（估计值<正确值），
项目正确=平均值（估计值=正确）
)
#`summary（）`解组输出（用`.groups`参数重写）
##A tibble:1 x 4
#问题(ID prop)prop(在prop)上prop(在prop)下prop(正确)
#                            
# 1           1         0          1            0

列表1请提供一个dput，但我认为一些group BY应该可以很容易地解决这个问题。数据框有1800行，因此我无法复制和粘贴整个dput。除非我做错了什么。我不是很有知识对不起！然后请做一个
dput（头部（df，10））
@dampfy@ekoam我刚刚加了，希望这就是你需要的@布鲁诺：谢谢你的回复！这将是查找>，这是比较名为
估算
列和名为
更正
列。您共享的数据没有名为
correct\u answer
的列，因此我不能告诉您太多，但我相信您可以使用此模板来比较您需要的任何列。
意思是计算一个比例<当估计值大于正确值时，代码>估计值>正确值
为
真
，否则为
假
。对真/假值进行数学运算时，
true
为
1
，
false
为
0
。因此，真/假列的总和是
true
值的计数，真/假列的平均值是
true
值的比例。当然，如果你想把一个比例变成一个百分比，你可以乘以100。在许多编程语言中，
sum
是计算事物的标准方法，
mean
是计算比例的标准方法-只要输入是二进制的。谢谢！这起作用了。对不起，我以为我以前提到过。
library(dplyr)
df %>%
  group_by(question_ID) %>%
  summarize(prop_over = mean(estimate > correct),
            prop_under = mean(estimate < correct),
            prop_correct = mean(estimate == correct)
  )
# `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
# # A tibble: 1 x 4
#   question_ID prop_over prop_under prop_correct
#         <dbl>     <dbl>      <dbl>        <dbl>
# 1           1         0          1            0

list1 <- lapply(split(DF, DF$question_ID), function (x) {
  overestimated <- 100 * length(which(x$estimate > x$correct)) / length(x$estimate)
  underestimated <- 100 * length(which(x$estimate < x$correct)) / length(x$estimate)
  correct <- 100 * length(which(x$estimate == x$correct)) / length(x$estimate)
  data.frame(overestimated, underestimated, correct)
})
list2 <- mapply(function (x, y) {
  x$question_ID <- y
  return (x)
}, x = list1, y = names(list1), SIMPLIFY = F)
Percent_Data <- do.call("rbind", list2)
Percent_Data <- Percent_Data[, c(which(colnames(Percent_Data) == "question_ID"), which(colnames(Percent_Data) != "question_ID"))]
Percent_Data
#   question_ID overestimated underestimated correct
# 1           1             0            100       0