用 R 中的重复测量/长数据计算汇总统计

Question

抱歉，如果其他地方有人问过这个问题/如果我使用了错误的术语，我一直在尝试寻找正确的方法来做到这一点，但到目前为止没有成功。

我有一个实验设计，有 3 个实验条件，使用重复测量结果（每个参与者完成 4 个试验）。我目前拥有的数据是长格式的（每个参与者 ID 重复 4 次）。我正在尝试计算人口统计变量（年龄、性别、状况等）的汇总统计数据，但由于缺少更好的词，我无法弄清楚如何collapse/merge 将每个参与者的行放在一起以获得频率数据 and/or 摘要统计数据。

下面我有一个模拟数据集

require(tidyverse)
require(summarytools)
require(skimr)
require(lme4)
require(wakefield) #to simulate age distribution
require(reshape2)

id <- rep(1:150, each = 4)
age <- rep(age(150, x = 18:21), each = 4)
gender <- rep(c("male", "male", "male", "male", "female", "female","female","female"), each = 25, times = 3)
condition <- rep(c("condition_1", "condition_2", "condition_3"), each = 4, times = 50) #condition
control_1 <- rep(c("order_1", "order_2"), each = 4, length.out = 600) # control variable for counterbalancing
control_2 <- rep(c("group_1", "group_2"), each = 75, length.out = 600) control variable for counterbalancing
test1_trial <- rep(c("trial_1", "trial_2", "trial_3", "trial_4"), each = 1, length.out = 600)
test1_outcome <- rbinom(600, 1, 0.5) # actual data
test2_trial <- rep(c("trial_1", "trial_2", "trial_3", "trial_4"), each = 1, length.out = 600)
test2_outcome <- rbinom(600, 1, 0.5) # actual data

dat <- data.frame(id, age, gender, condition, control_1, control_2, test1_trial, test1_outcome, test2_trial, test2_outcome)

我试过像这样使用group_by

dat %>% 
  group_by(id) %>% 
  freq(age)

但这给了我每个 id 作为一个单独的组，这显然对汇总统计没有帮助。

我也尝试过使用 summarise_all 但无法正常工作

dat$id <- as.factor(dat$id)

dat %>% 
  select(id, age)
  group_by(id) %>% 
  summarise_all(funs(sum))

Error in UseMethod("group_by") : no applicable method for 'group_by' applied to an object of class "c('integer', 'numeric')"

对于汇总统计，我不关心实际数据（即 test1_outcome 和 test2_outcome），我只想能够计算例如平均年龄、人数每个条件的参与者等。有没有办法我可以 select 只是 control/demographic 变量并为每个参与者折叠它们？

抱歉这个基本问题，我通常不使用重复测量设计，所以对长格式数据不是很熟悉。

Answer 1

如果您的人口统计数据在治疗轮次之间没有变化，您可以运行 distinct() 或 unique() by id，类似于 Jon Spring 的建议，如下所示：

dat %>% 
distinct(id, age, gender)

然后您可以按条件折叠以通过此变量或您想要的任何其他变量以及参与者人数获取摘要统计数据：

dat %>% 
distinct(id, age, gender, condition) %>% 
group_by(condition, gender) %>% 
mutate(n = n()) %>% 
summarise_all( .funs = c(mean))

用 R 中的重复测量/长数据计算汇总统计

calculate summary statistics with repeated measures / long data in R

r

dataframe

dplyr

reshape2