有没有办法在 R 中制作具有不同变量对的双向表？
Is there a way to make 2-way tables with different pairs of variable in R?
我正在清理计算能力测试的数据。
有些测试项目是多项选择题，学生可以选择其中一个选项（例如 a)、b) 或 c)）。
在数据集中，我通过将项目转换为二进制变量来创建新变量。
例如，如果正确答案是
a) 对于 Item1，我通过重新编码 a) = 1 和 otherwise = 0 制作了 newItem_1（NA 保持原样）。
我想通过 table-ing 原始变量和新变量来仔细检查重新编码是否成功完成。只做一对（在这种情况下 Item1 和 newItem_1）很容易，但是因为我有很多这样的多项选择题，所以写一个脚本到 table 效率不高每对一对。
这是我的问题：有什么方法可以用这些原始变量和新变量中的每对来制作 2-way tables 吗？
我尝试通过for循环来做到这一点，并在网上查找提示，但到目前为止找不到解决方案。
我提取了下面的部分数据框。
structure(list(ID = 1:20, gender = c("Male", "Male", "Male",
"Male", "Male", "Male", "Male", "Male", "Male", "Male", "Male",
"Male", "Male", "Male", "Male", "Female", "Female", "Female",
"Female", "Female"), Item1 = c("c", "c", "a", "a", NA, "c", "c",
"b", "b", "b", "c", "c", NA, "c", "a", "d", "c", "c", "c", "c"
), Item2 = c("d", "d", "d", "d", "d", "a", "a", "a", "a", "b",
"b", "c", "c", "c", "c", "d", NA, NA, "d", "d"), Item3 = c("b",
"d", NA, "a", NA, "d", "c", "c", NA, "d", "c", NA, NA, "c", "d",
"c", "d", "d", "d", "d"), new_Item1 = c(1L, 1L, 0L, 0L, NA, 1L,
1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, NA, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L), new_Item2 = c(1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, NA,
NA, 1L, 1L), new_Item3 = c(0L, 0L, NA, 0L, NA, 0L, 1L, 1L, NA,
0L, 1L, NA, NA, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-20L))
非常感谢。
顺
对于一对，我只需输入：
图书馆（看门人）
tabyl (g3, Item1, new_Item1)
我可以看到我的重新编码是正确的。但在这种情况下，我想通过 Item1、2 和 3（以及更多）循环相同的表格。所以我的预期输出会是这样的（如果我使用 tabyl）：
------------------
项目 1 1 0 NA
###
b###
c###
d###
不适用###
项目 2 1 0 NA
###
b###
c###
d###
.....
----------------------
我希望我的解释清楚。
您是否有不想使用基本 r table 函数的原因？看起来你会得到你想要的东西：
table(g3$Item1, g3$new_Item1, useNA="always")
其中 g3 是您在上面定义的数据框。
如果您想以不同的方式为循环定义对，我建议如下：
x = "Item1"
table(g3[, colnames(g3)==x], g3[, colnames(g3)==paste0("new_",x)], useNA="always")
其中 x 是您的循环变量。您可以通过这种方式比较“x”与“new_x”，而无需手动配对 table 函数中的每一列。您只需要将 x 的列表输入到您的循环中。
输出为：
0 1 <NA>
a 3 0 0
b 3 0 0
c 0 11 0
d 1 0 0
<NA> 0 0 2
您可以获取变量中的列名，并使用 Map 遍历每一对并 return 进行比较 table。
library(janitor)
x <- grep('^Item\d+$', names(df), value = TRUE)
y <- grep('^new_Item\d+$', names(df), value = TRUE)
Map(function(p, q) tabyl(df, .data[[p]], .data[[q]]), x, y)
#$Item1
# Item1 0 1 NA_
# a 3 0 0
# b 3 0 0
# c 0 11 0
# d 1 0 0
# <NA> 0 0 2
#$Item2
# Item2 0 1 NA_
# a 4 0 0
# b 2 0 0
# c 4 0 0
# d 0 8 0
# <NA> 0 0 2
#$Item3
# Item3 0 1 NA_
# a 1 0 0
# b 1 0 0
# c 0 5 0
# d 8 0 0
# <NA> 0 0 5
如果有更多列，相应地扩展 truanswer table。其余的保持不变。您只需使用 accros 函数进行一次突变。
P.S。
我假设您的数据在 dforg table.
library(tidyverse)
df = dforg %>% as_tibble() %>% select(ID:Item3)
truanswer = tribble(
~col, ~answer,
"Item1", "a",
"Item2", "c",
"Item3", "b"
)
fcheckanswer = function(x, col)
ifelse(x==truanswer$answer[truanswer$col==col], 1, 0)
df %>% mutate(
across(starts_with("Item"), ~ fcheckanswer(.x, cur_column()), .names = "{.col}_1"))
输出
# A tibble: 20 x 8
ID gender Item1 Item2 Item3 Item1_1 Item2_1 Item3_1
<int> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 Male c d b 0 0 1
2 2 Male c d d 0 0 0
3 3 Male a d NA 1 0 NA
4 4 Male a d a 1 0 0
5 5 Male NA d NA NA 0 NA
6 6 Male c a d 0 0 0
7 7 Male c a c 0 0 0
8 8 Male b a c 0 0 0
9 9 Male b a NA 0 0 NA
10 10 Male b b d 0 0 0
11 11 Male c b c 0 0 0
12 12 Male c c NA 0 1 NA
13 13 Male NA c NA NA 1 NA
14 14 Male c c c 0 1 0
15 15 Male a c d 1 1 0
16 16 Female d d c 0 0 0
17 17 Female c NA d 0 NA 0
18 18 Female c NA d 0 NA 0
19 19 Female c d d 0 0 0
20 20 Female c d d 0 0 0
我正在清理计算能力测试的数据。
有些测试项目是多项选择题，学生可以选择其中一个选项（例如 a)、b) 或 c)）。
在数据集中，我通过将项目转换为二进制变量来创建新变量。
例如，如果正确答案是
a) 对于 Item1，我通过重新编码 a) = 1 和 otherwise = 0 制作了 newItem_1（NA 保持原样）。
我想通过 table-ing 原始变量和新变量来仔细检查重新编码是否成功完成。只做一对（在这种情况下 Item1 和 newItem_1）很容易，但是因为我有很多这样的多项选择题，所以写一个脚本到 table 效率不高每对一对。
这是我的问题：有什么方法可以用这些原始变量和新变量中的每对来制作 2-way tables 吗？ 我尝试通过for循环来做到这一点，并在网上查找提示，但到目前为止找不到解决方案。
我提取了下面的部分数据框。
structure(list(ID = 1:20, gender = c("Male", "Male", "Male",
"Male", "Male", "Male", "Male", "Male", "Male", "Male", "Male",
"Male", "Male", "Male", "Male", "Female", "Female", "Female",
"Female", "Female"), Item1 = c("c", "c", "a", "a", NA, "c", "c",
"b", "b", "b", "c", "c", NA, "c", "a", "d", "c", "c", "c", "c"
), Item2 = c("d", "d", "d", "d", "d", "a", "a", "a", "a", "b",
"b", "c", "c", "c", "c", "d", NA, NA, "d", "d"), Item3 = c("b",
"d", NA, "a", NA, "d", "c", "c", NA, "d", "c", NA, NA, "c", "d",
"c", "d", "d", "d", "d"), new_Item1 = c(1L, 1L, 0L, 0L, NA, 1L,
1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, NA, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L), new_Item2 = c(1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, NA,
NA, 1L, 1L), new_Item3 = c(0L, 0L, NA, 0L, NA, 0L, 1L, 1L, NA,
0L, 1L, NA, NA, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-20L))
非常感谢。
顺
对于一对，我只需输入：
图书馆（看门人）
tabyl (g3, Item1, new_Item1)
我可以看到我的重新编码是正确的。但在这种情况下，我想通过 Item1、2 和 3（以及更多）循环相同的表格。所以我的预期输出会是这样的（如果我使用 tabyl）：
------------------
项目 1 1 0 NA
###
b###
c###
d###
不适用###
项目 2 1 0 NA
###
b###
c###
d###
.....
----------------------
我希望我的解释清楚。
您是否有不想使用基本 r table 函数的原因？看起来你会得到你想要的东西：
table(g3$Item1, g3$new_Item1, useNA="always")
其中 g3 是您在上面定义的数据框。
如果您想以不同的方式为循环定义对，我建议如下：
x = "Item1"
table(g3[, colnames(g3)==x], g3[, colnames(g3)==paste0("new_",x)], useNA="always")
其中 x 是您的循环变量。您可以通过这种方式比较“x”与“new_x”，而无需手动配对 table 函数中的每一列。您只需要将 x 的列表输入到您的循环中。
输出为：
0 1 <NA>
a 3 0 0
b 3 0 0
c 0 11 0
d 1 0 0
<NA> 0 0 2
您可以获取变量中的列名，并使用 Map 遍历每一对并 return 进行比较 table。
library(janitor)
x <- grep('^Item\d+$', names(df), value = TRUE)
y <- grep('^new_Item\d+$', names(df), value = TRUE)
Map(function(p, q) tabyl(df, .data[[p]], .data[[q]]), x, y)
#$Item1
# Item1 0 1 NA_
# a 3 0 0
# b 3 0 0
# c 0 11 0
# d 1 0 0
# <NA> 0 0 2
#$Item2
# Item2 0 1 NA_
# a 4 0 0
# b 2 0 0
# c 4 0 0
# d 0 8 0
# <NA> 0 0 2
#$Item3
# Item3 0 1 NA_
# a 1 0 0
# b 1 0 0
# c 0 5 0
# d 8 0 0
# <NA> 0 0 5
如果有更多列，相应地扩展 truanswer table。其余的保持不变。您只需使用 accros 函数进行一次突变。
P.S。
我假设您的数据在 dforg table.
library(tidyverse)
df = dforg %>% as_tibble() %>% select(ID:Item3)
truanswer = tribble(
~col, ~answer,
"Item1", "a",
"Item2", "c",
"Item3", "b"
)
fcheckanswer = function(x, col)
ifelse(x==truanswer$answer[truanswer$col==col], 1, 0)
df %>% mutate(
across(starts_with("Item"), ~ fcheckanswer(.x, cur_column()), .names = "{.col}_1"))
输出
# A tibble: 20 x 8
ID gender Item1 Item2 Item3 Item1_1 Item2_1 Item3_1
<int> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 Male c d b 0 0 1
2 2 Male c d d 0 0 0
3 3 Male a d NA 1 0 NA
4 4 Male a d a 1 0 0
5 5 Male NA d NA NA 0 NA
6 6 Male c a d 0 0 0
7 7 Male c a c 0 0 0
8 8 Male b a c 0 0 0
9 9 Male b a NA 0 0 NA
10 10 Male b b d 0 0 0
11 11 Male c b c 0 0 0
12 12 Male c c NA 0 1 NA
13 13 Male NA c NA NA 1 NA
14 14 Male c c c 0 1 0
15 15 Male a c d 1 1 0
16 16 Female d d c 0 0 0
17 17 Female c NA d 0 NA 0
18 18 Female c NA d 0 NA 0
19 19 Female c d d 0 0 0
20 20 Female c d d 0 0 0