我有针对不同子组(例如按类(class)、年龄组、性别)的调查问题的汇总结果(N、平均值、标准差)。我想确定那些存在具有统计意义的条目的子组,以便能够进一步探究结果。理想情况下,这一切都应该在使用 tidyverse/dplyr 为 R Markdown 中的报告准备数据的过程中进行。
我的数据是这样的:
> head(demo, 11)
# A tibble: 11 x 7
# Groups: qid, subgroup [3]
qid question subgroup name N mean sd
<int> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 noise NA total 214 3.65 1.03
2 1 noise course A 11 4 0.77
3 1 noise course B 47 3.55 1.16
4 1 noise course C 31 3.29 1.24
5 1 noise course D 40 3.8 0.85
6 1 noise course E 16 3.38 1.09
7 1 noise course F 11 3.55 1.13
8 1 noise course G 25 4.12 0.73
9 1 noise course H 25 3.68 0.85
10 1 noise gender f 120 3.65 1.07
11 1 noise gender m 93 3.67 0.98
我想要的是一个新列,如果给定问题的子组内存在统计显着差异,则指示 TRUE,否则指示 FALSE。就像下面的 sigdiff:
qid question subgroup name N mean sd sigdiff
<int> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <lgl>
2 1 noise course A 11 4 0.77 FALSE
3 1 noise course B 47 3.55 1.16 FALSE
4 1 noise course C 31 3.29 1.24 FALSE
5 1 noise course D 40 3.8 0.85 FALSE
6 1 noise course E 16 3.38 1.09 FALSE
7 1 noise course F 11 3.55 1.13 FALSE
8 1 noise course G 25 4.12 0.73 FALSE
9 1 noise course H 25 3.68 0.85 FALSE
现在,解决这个问题的一种非常巧妙的方法似乎是通过调整 this approach 来确定任何组之间是否存在显着差异。基于 rpsychi 包。
我失败了,但是我没能将其应用到我的分组小标题中。我的(失败的)方法是尝试通过 dplyr 的 newish group_map 简单地调用一个执行方差分析的函数。 :
if(!require(rpsychi)){install.packages("rpsychi")}
library(rpsychi)
if(!require(tidyverse)){install.packages("tidyverse")}
library(tidyverse)
#' function establishing significant difference
#' between survey answers within subgroups
anovagrptest <- function(grpsum){
anovaresult <- ind.oneway.second(grpsum$mean, grpsum$sd, grpsum$N, sig.level = 0.05)
# compare critical F Value
fcrit <- qf(.95, anovaresult$anova.table$df[1], anovaresult$anova.table$df[2])
if(anovaresult$anova.table$F[1] > fcrit){return(TRUE)
}else{return(FALSE)}
}
#' pass the subset of the data for the group to the function which
#' "returns a list of results from calling .f on each group"
relquestions <- demo %>%
group_by(qid, subgroup) %>%
group_map(~ anovagrptest(.x))
代码因“delta.upper + dfb 错误:二元运算符的非数字参数”而中止。 非常感谢您的想法。
最佳答案
我认为您与 NA
的行导致了您的问题。首先:我认为您不需要那个映射函数(但说实话,我不是 100% 确定)。
demo %>%
select(-id) %>%
group_by(qid, subgroup) %>%
mutate(new_column = ind.oneway.second(mean, sd, N, sig.level = 0.05) %>%
{qf(.95, .[["anova.table"]][["df"]][1], .[["anova.table"]][["df"]][2]) < .[["anova.table"]][["F"]][1]})
原因
Error: Problem with `mutate()` input `new_column`.
x non-numeric argument for binary operator
i Input `new_column` is ``%>%`(...)`.
i The error occured in group 3: qid = 1, subgroup = NA.
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.
当我删除包含 NA
demo %>%
select(-id) %>%
group_by(qid, subgroup) %>%
drop_na() %>%
mutate(new_column = ind.oneway.second(mean, sd, N, sig.level = 0.05) %>%
{qf(.95, .[["anova.table"]][["df"]][1], .[["anova.table"]][["df"]][2]) < .[["anova.table"]][["F"]][1]})
我明白了
# A tibble: 10 x 8
# Groups: qid, subgroup [2]
qid question subgroup name N mean sd new_column
<dbl> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <lgl>
1 1 noise course A 11 4 0.77 FALSE
2 1 noise course B 47 3.55 1.16 FALSE
3 1 noise course C 31 3.29 1.24 FALSE
4 1 noise course D 40 3.8 0.85 FALSE
5 1 noise course E 16 3.38 1.09 FALSE
6 1 noise course F 11 3.55 1.13 FALSE
7 1 noise course G 25 4.12 0.73 FALSE
8 1 noise course H 25 3.68 0.85 FALSE
9 1 noise gender f 120 3.65 1.07 FALSE
10 1 noise gender m 93 3.67 0.98 FALSE
关于r - 使用 dplyr 在 R 中按组比较均值 (ANOVA),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62491357/