[英]R: By group, test if for each value of one variable, that value exists in another variable
[英]Use cases with higher value on one variable for each case of another variable in R
我正在 R 中进行元分析。对于每项研究(可变 StudyID),我都有多个效应量。 对于某些研究,我多次使用相同的效果大小,具体取决于受试者之间的熟悉程度(可变熟悉度)。
head(dat)
studyID A.C.Extent Visibility Familiarity p_t_cov group.size same.sex N published
1 1 3.0 5.0 1 0.0462 4 0 44 1
2 1 5.0 2.5 1 0.1335 4 0 44 1
3 1 2.5 3.0 1 -0.1239 4 0 44 1
4 1 2.5 3.5 1 0.2062 4 0 44 1
5 1 2.5 3.0 1 -0.0370 4 0 44 1
6 1 3.0 5.0 1 -0.3850 4 0 44 1
这些是数据集的第一行。 总共有 50 多项研究。 大多数研究看起来像研究 1,所有效应大小的“熟悉度”值都相同。 在一些研究中,存在具有多个熟悉程度的效应大小。 例如,如下所示的研究 36。
head(dat)
studyID A.C.Extent Visibility Familiarity p_t_cov group.size same.sex N published
142 36 1.0 4.5 0 0.1233 5.00 0 311 1
143 36 3.5 3.0 0 0.0428 5.00 0 311 1
144 36 1.0 4.5 0 0.0986 5.00 0 311 1
145 36 1.0 4.5 1 -0.0520 5.00 0 311 1
146 36 1.5 2.5 1 -0.0258 5.00 0 311 1
147 36 3.5 3.0 1 0.1104 5.00 0 311 1
148 36 1.0 4.5 1 0.0282 5.00 0 311 1
149 36 1.0 4.5 2 -0.1724 5.00 0 311 1
150 36 3.5 3.0 2 0.2646 5.00 0 311 1
151 36 1.0 4.5 2 -0.1426 5.00 0 311 1
152 37 3.0 4.0 1 0.0118 5.35 0 123 0
153 37 1.0 4.5 1 -0.3205 5.35 0 123 0
154 37 2.5 3.0 1 -0.2356 5.35 0 123 0
155 37 3.0 2.0 1 0.1372 5.35 0 123 0
156 37 2.5 2.5 1 -0.1401 5.35 0 123 0
157 37 3.0 3.5 1 -0.3334 5.35 0 123 0
158 37 2.5 2.5 1 0.0317 5.35 0 123 0
159 37 1.0 3.0 1 -0.3025 5.35 0 123 0
160 37 1.0 3.5 1 -0.3248 5.35 0 123 0
现在,我希望对于那些包含多个熟悉程度的研究,仅采用一个熟悉程度的行(两个单独的版本:一个具有较低的熟悉程度,一个具有较高的熟悉程度)。 我认为使用 dplyr 包是可能的,但到目前为止我还没有真正的代码。
在第二步中,我想为每个熟悉程度的行提供唯一的 studyID(因此在研究 36 中创建三个“不同”的研究)。
先感谢您!
如果要使用 dplyr,可以使用group_indices
创建备用 ID 或 casenum:
df <- df %>%
mutate(case_num = group_indices(.dots=c("studyID", "Familiarity")))
你可以这样做:
library(dplyr)
df %>%
group_by(studyID) %>%
mutate(nDist = n_distinct(Familiarity) > 1) %>%
ungroup() %>%
mutate(
studyID = case_when(nDist ~ paste(studyID, Familiarity, sep = "_"), TRUE ~ studyID %>% as.character),
nDist = NULL
)
输出:
# A tibble: 19 x 9
studyID A.C.Extent Visibility Familiarity p_t_cov group.size same.sex N published
<chr> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <int> <int> <int>
1 36_0 1 4.5 0 0.123 5 0 311 1
2 36_0 3.5 3 0 0.0428 5 0 311 1
3 36_0 1 4.5 0 0.0986 5 0 311 1
4 36_1 1 4.5 1 -0.052 5 0 311 1
5 36_1 1.5 2.5 1 -0.0258 5 0 311 1
6 36_1 3.5 3 1 0.110 5 0 311 1
7 36_1 1 4.5 1 0.0282 5 0 311 1
8 36_2 1 4.5 2 -0.172 5 0 311 1
9 36_2 3.5 3 2 0.265 5 0 311 1
10 36_2 1 4.5 2 -0.143 5 0 311 1
11 37 3 4 1 0.0118 5.35 0 123 0
12 37 1 4.5 1 -0.320 5.35 0 123 0
13 37 2.5 3 1 -0.236 5.35 0 123 0
14 37 3 2 1 0.137 5.35 0 123 0
15 37 2.5 2.5 1 -0.140 5.35 0 123 0
16 37 3 3.5 1 -0.333 5.35 0 123 0
17 37 2.5 2.5 1 0.0317 5.35 0 123 0
18 37 1 3 1 -0.302 5.35 0 123 0
19 37 1 3.5 1 -0.325 5.35 0 123 0
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