Реструктуризация и создание сводной матрицы 5х5 - PullRequest
Новая
       54

Реструктуризация и создание сводной матрицы 5х5

1 голос
/ 15 октября 2019

У меня есть набор данных с тремя столбцами

Первый столбец - ID

Второй столбец - Вмешательство с двумя уровнями : Pre, Post

Третий столбец - Ответ с 5 уровнями : категорически не согласен, не согласен, нейтрален, согласен, полностью согласен 

  RecordId  Intervention          Response
  26        Post                  neutral
  26        Pre                   agree
  27        Post                  Strongly Agree
  27        Pre                   strongly disagree
  29        Post                  neutral
  .         .                     .
  .         .                     .
  .         .                     .

Фактический набор данных ниже 

    df <- structure(list(record_id = c(26, 26, 27, 27, 29, 29, 30, 30, 
33, 33, 34, 34, 36, 36, 39, 39, 40, 40, 42, 42, 44, 44, 45, 45, 
46, 46, 49, 49, 50, 50, 52, 52, 53, 53, 55, 55), Intervention = c("Post", 
"Pre", "Post", "Pre", "Post", "Pre", "Post", "Pre", "Post", "Pre", 
"Post", "Pre", "Post", "Pre", "Post", "Pre", "Post", "Pre", "Post", 
"Pre", "Post", "Pre", "Post", "Pre", "Post", "Pre", "Post", "Pre", 
"Post", "Pre", "Post", "Pre", "Post", "Pre", "Post", "Pre"), 
    Response = structure(c(3L, 4L, 5L, 1L, 3L, 5L, 5L, 5L, 4L, 
    5L, 3L, 2L, 4L, 4L, 4L, 5L, 2L, 5L, 4L, 4L, 3L, 4L, 1L, 1L, 
    2L, 5L, 2L, 2L, 5L, 5L, 4L, 4L, 4L, 4L, 3L, 4L), .Label = c("strongly disagree", 
    "disagree", "neutral", "agree", "strongly agree"), class = c("labelled", 
    "factor"), label = "")), .Names = c("record_id", "Intervention", 
"Response"), row.names = c(1L, 2L, 3L, 4L, 6L, 7L, 8L, 9L, 12L, 
13L, 14L, 15L, 17L, 18L, 21L, 22L, 23L, 24L, 26L, 27L, 29L, 30L, 
31L, 32L, 33L, 34L, 37L, 38L, 39L, 40L, 42L, 43L, 44L, 45L, 47L, 
48L), class = "data.frame")

Как мне преобразовать это в матрицу 5 x 5, как показано ниже 

                  Post
Pre               StronglyAgree   Agree Neutral  Disagree StronglyDisagree  
StronglyAgree     ---            ---   ---      ---        ---      
Agree             ---            ---   ---      ---      ---
Neutral           ---            ---   ---      ---      ---
Disagree          ---            ---   ---      ---      ---
StronglyDisagree  ---            ---   ---      ---      ---

1 Ответ

3 голосов
/ 15 октября 2019

Если я правильно вас понимаю, это может сработать: 

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% 
 pivot_wider(record_id, names_from = Intervention, values_from = Response) %>% 
 select(Pre, Post) %>% 
 table()

#              Post
# Pre                 strongly disagree disagree neutral agree strongly agree
#  strongly disagree                 1        0       0     0              1
#  disagree                          0        1       1     0              0
#  neutral                           0        0       0     0              0
#  agree                             0        0       3     4              0
#  strongly agree                    0        2       1     2              2

Вы также можете использовать spread таким же образом: 

df %>%
 spread(Intervention, Response) %>%
 select(Pre, Post) %>%
 table()
...