У меня есть один набор данных, который называется unchf_data
, он содержит участников, некоторые из которых ответили на вопросник, а некоторые нет. Я хочу сделать описательную таблицу (таблица 1), где у меня есть столбцы (Total
, No answer
, Answer
).
Создание новой подгруппы столбцов для таблицы 1. # если столбец PREG ответил "Да" или 1, то в окончательной когорте.
`unchf_data2 <- unchf_data2[!(unchf_data2$PREG == "0"),]`# removing all where pregnancy is 0. If no pregnancy then no chance of having an APO.
unchf_data2<- unchf_data2[!c(is.na(unchf_data2$HYPTPREG) == "TRUE" &
is.na(unchf_data2$DIABPREG) == "TRUE" &
is.na(unchf_data2$BABYLT5LBS) == "TRUE" &
is.na(unchf_data2$BORN3WKSERLY) == "TRUE" &
is.na(unchf_data2$PREECLMP) == "TRUE" &
is.na(unchf_data2$BABYGT9LBS) == "TRUE"),] # removing all that have missing in all APO variables.
`unchf_data2$subgroup <- 1` # creating new variable - subgroup which has 1 in all
unchf_data2$subgroup <- factor(unchf_data2$subgroup, levels = c(1))
`subgroup2 <- unchf_data2$subgroup` # making the new vector from subgroup variable
library(qpcR)
unchf_data <- qpcR:::cbind.na(subgroup2, unchf_data) # Binds our new vector with length of 10375 to our data set with length of 44174, filling in NA values for everything longer than the vector.
unchf_data$subgroup2[is.na(unchf_data$subgroup2) == "TRUE"] <- 0 # recoding all NA values to 0
unchf_data$subgroup2 <- factor(unchf_data$subgroup2, levels = c(0,1), labels = c("No answer", "Answer")) # converting variable to factor.
summary(unchf_data$subgroup2) # No answer 33799, Answer 10375
Моя проблема сейчас заключается в том, что, очевидно, новая подгруппа2 переменная не совпадает с исходным набором данных. Есть ли другой способ сделать это? Причина, по которой я хочу новую переменную в наборе данных, заключается в том, что я использую функцию UnivariateTable из Publi sh Package