在 R 中处理调查多选数据

Question

我需要分析调查数据以获得多问题变量的频率。我正在使用 this R package

我知道我需要使用 'multi.split' 函数来创建我将要使用的变量。但我需要知道如何让它参考不在数据集中的答案，这意味着答案是原始问题的一部分但在调查期间未被选择，因此应该显示值 0.

示例：我有以下可以通过的答案：

"red", "blue", "green" and "yellow"

我的数据是（如示例中所示）：

v <- c("red/blue","green","red/green","blue/red")

当我运行这个命令时：

multi.table(multi.split(v))

我得到以下结果：

        n     %multi
v.blue  2     50
v.red   3     75
v.green 2     50

但我想得到：

         n     %multi
v.blue   2     50
v.red    3     75
v.green  2     50
v.yellow 0      0

关于我该怎么做的任何想法？

Answer 1

我以前从未使用过这个包，但我会试一试。

函数 multi-split() 生成 data.frame 因此如果您想在获取统计信息之前添加另一列，您可以执行如下操作：

v <- c("red/blue","green","red/green","blue/red")
a <- multi.split(v)
a$v.yellow <-  0
multi.table(a)


## > multi.table(a)
## n %multi
## v.blue   2     50
## v.red    3     75
## v.green  2     50
## v.yellow 0      0

更新一个更通用的版本会是这样的。

1.wanted.data 是您在输出中始终需要的列名字符。 2. col.to.add 是不在 a data.frame 中的列。 3. 然后将 0 分配给不存在的列。 4. 最后对列进行排序，以便我们始终以相同的顺序排列它们。

library(questionr)
v <- c("red/blue","green","red/green","blue/red")
wanted_data <-  c("v.red","v.blue","v.green","v.yellow")

 a <- multi.split(v)
 col.to.add<- wanted_data[!(wanted_data%in% colnames(a) )]
 a[col.to.add] <- 0
 a[,order(colnames(a))]
 multi.table(a)

## > multi.table(a)
## n %multi
## v.blue   2     50
## v.red    3     75
## v.green  2     50
## v.yellow 0      0

在 R 中处理调查多选数据

processing survey multi-choise data in R

r

count

missing-data

frequency-distribution