Tôi đã tiến hành một nghiên cứu mà, trong hồi tưởng (một cuộc sống, một học :-)) xuất hiện để tạo ra dữ liệu đa cấp. Bây giờ tôi đang cố gắng cơ cấu lại tập dữ liệu từ rộng đến dài để tôi có thể phân tích nó bằng cách sử dụng ví dụ: lme4.Làm cách nào để chuyển đổi một khung dữ liệu rộng sang một khung dữ liệu dài cho cấu trúc đa cấp với 'tổ hợp bốn lần'?
Khi làm như vậy, tôi gặp phải một thử thách, mà tôi đã gặp phải vài lần trước đây, nhưng tôi chưa bao giờ tìm được giải pháp tốt. Tôi đã tìm kiếm lần nữa, nhưng tôi có thể sử dụng các từ khóa sai - hoặc vấn đề này là hiếm hơn nhiều so với tôi nghĩ.
Về cơ bản, trong tập dữ liệu này, variablenames cho biết dữ liệu đo được thu thập. Tôi yêu cầu những người tham gia vào các biện pháp can thiệp (tỷ lệ) (có thể là bất cứ điều gì thực sự). Mỗi can thiệp là một trong 6 lĩnh vực hành vi. Ngoài ra, những người tham gia đánh giá từng can thiệp hoặc khi nó được trình bày riêng, hoặc đồng thời với một can thiệp khác, hoặc với hai can thiệp khác. Có ba loại can thiệp, và tất cả chúng đều được đánh giá trước (t0) và sau (t1) tôi trình bày chúng với một số thông tin.
Vì vậy, trên thực tế, tôi có một dataframe có thể được tái sinh như thế này:
### Elements of the variable names
measurementMomentsVector <- c("t0", "t1");
interventionTypesVector <- c("fear", "know", "scd");
nrOfInterventionsSimultaneouslyVector <- c(1, 2, 3);
behaviorDomainsVector <- c("diet", "pox", "alc", "smoking", "traff", "adh");
### Generate a vector with all variable names
variableNames <-
apply(expand.grid(measurementMomentsVector,
interventionTypesVector,
nrOfInterventionsSimultaneouslyVector,
behaviorDomainsVector),
1, paste0, collapse="_");
### Generate 5 'participants' worth of data
wideData <- data.frame(matrix(rnorm(5*length(variableNames)), nrow=5));
### Assign names
names(wideData) <- variableNames;
### Add unique id variable for every participants
wideData$id <- 1:5;
Vì vậy, sử dụng head(wideData)[, 1:5] bạn có thể thấy khoảng những gì dataframe trông giống như:
t0_fear_1_diet t1_fear_1_diet t0_know_1_diet t1_know_1_diet t0_scd_1_diet
1 -0.9338191 0.9747453 1.0069036 0.3500103 -0.844699708
2 0.8921867 1.3687834 -1.2005791 0.2747955 1.316768219
3 1.6200200 0.5245470 -1.2910586 1.3211912 -0.174795144
4 0.1543738 0.7535642 0.4726131 -0.3464789 -0.009190702
5 -1.3676692 -0.4491574 -2.0902003 -0.3484678 -2.537501824
Bây giờ, tôi muốn chuyển đổi dữ liệu này thành một khung dữ liệu dài, với 6 biến, ví dụ 'id', 'measurementMoment', 'interventionType', 'nrOfInterventionsSimultaneously', 'behaviorDomain' và 'evaluation', trong đó biến đầu tiên biểu thị những người tham gia một kỷ lục thuộc về, las t biến là điểm số (xếp hạng, cấp lớp, đánh giá) những người tham gia đã đưa ra một sự can thiệp cụ thể và bốn biến số ở giữa cho biết sự can thiệp nào đang được đánh giá chính xác.
Tôi có thể viết một số mã 'tùy chỉnh' chỉ cho vấn đề này, nhưng tôi hy vọng R 'có cái gì đó cho điều này'. Tôi đã được chơi đùa với reshape2, ví dụ:
longData <- reshape(wideData, varying=1:(ncol(wideData)-1),
idvar="id",
sep="_", direction="long")
Nhưng nó không quản lý để đoán các biến thiên theo thời gian:
Error in guess(varying) :
failed to guess time-varying variables from their names
Tôi đã đấu tranh với điều này một vài lần bây giờ, và tôi không tìm thấy câu trả lời trực tuyến. Và bây giờ tôi thực sự cần phải tiếp tục, vì vậy tôi nghĩ rằng tôi sẽ cố gắng này như một nỗ lực cuối cùng trước khi sử dụng để viết một cái gì đó tùy chỉnh-thực hiện :-)
Tôi rất nhiều sẽ đánh giá cao bất kỳ con trỏ ai cũng có thể cho !!!
giá trị của 'firstSecondOccurrenceVector' là gì? – krlmlr
Xin lỗi, đó là phần còn lại từ trước khi tôi làm rõ nó một chút! Nó không còn quan trọng :-) Xin lỗi vì sự nhầm lẫn! – Matherion
Đừng xin lỗi. Thay vào đó hãy chỉnh sửa mã để nó chạy. –