如何在循环中正确解析 expss 中的 (?) mdsets?

How to properly parse (?) mdsets in expss within a loop?

我是 R 的新手,我还不知道所有的基本概念。任务是生成一个包含多个响应集的 table。我正在尝试使用 expss 和一个循环 .

这是 R 中没有循环的代码(工作正常):

#libraries
#blah, blah...

#path
df.path = "C:/dataset.sav"

#dataset load
df = read_sav(df.path)

#table
table_undropped1 = df %>%
  tab_cells(mdset(q20s1i1 %to% q20s1i8)) %>%
  tab_total_row_position("none") %>%
  tab_stat_cpct() %>%
  tab_pivot()

有 10 个多重响应集,因此我需要以上述方式创建 10 个 table。然后我转置那些 tables 并合并。为了简化代码(并学习新东西),我决定使用循环生成 tables。但是没有任何效果。我一直在寻找解决方案,我认为最接近正确的解决方案是:

#this generates a message: '1' not found
for(i in 1:10) {
  assign(paste0("table_undropped",i),1) = df %>%
    tab_cells(mdset(assign(paste0("q20s",i,"i1"),1) %to% assign(paste0("q20s",i,"i8"),1)))
    tab_total_row_position("none") %>%
    tab_stat_cpct() %>%
    tab_pivot()
}

它仍然会导致上述代码中描述的错误。

或者,一个 SPSS 宏可以是(发布只是为了更好地表达问题,因为我必须避免使用 SPSS):

define macro1 (x = !tokens (1)
/y = !tokens (1))

!do !i = !x !to !y.

mrsets
/mdgroup name = !concat($SET_,!i)
variables = !concat("q20s",!i,"i1") to !concat("q20s",!i,"i8")
value = 1.

ctables
/table !concat($SET_,!i) [colpct.responses.count pct40.0].

!doend
!enddefine.

*** MACRO CALL.
macro1 x = 1 y = 10.

换句话说,我正在寻找 R 中 !concat() 的工作替代品。

%to% 不适用于参数变量选择。有一组用于参数变量选择和分配的特殊函数。其中之一是 mdset_t:

for(i in 1:10) {
    table_name = paste0("table_undropped",i) 
    ..$table_name = df %>%
        tab_cells(mdset_t("q20s{i}i{1:8}")) %>% # expressions in the curly brackets will be evaluated and substituted 
        tab_total_row_position("none") %>%
        tab_stat_cpct() %>%
        tab_pivot()
}

但是,将所有表作为单独的变量存储在全局环境中并不是一个好习惯。更好的方法是保存列表中的所有表:

all_tables = lapply(1:10, function(i)
                    df %>%
                        tab_cells(mdset_t("q20s{i}i{1:8}")) %>% 
                        tab_total_row_position("none") %>%
                        tab_stat_cpct() %>%
                        tab_pivot()
                    )

更新。 一般来说,没有必要合并。您可以使用 tab_*:

完成所有工作
my_big_table = df %>%
    tab_total_row_position("none")

for(i in 1:10) {
    my_big_table = my_big_table %>%
        tab_cells(mdset_t("q20s{i}i{1:8}")) %>% # expressions in the curly brackets will be evaluated and substituted 
        tab_stat_cpct() 
}

my_big_table = my_big_table %>%
    tab_pivot(stat_position = "inside_columns") # here we say that we need combine subtables horizontally