Предположим, ваши данные DF
. Подход использует group_by
, summarize
и pivot_wider
из tidyverse
.
library(tidyverse)
DF %>%
group_by(Subject, Congruency,Figure) %>%
summarise(percent = 100*(n() - sum(Target.ACC))/n()) %>%
ungroup() %>%
pivot_wider(names_from = c("Congruency", "Figure"), values_from = "percent")
# A tibble: 2 x 5
# Subject c_A c_B i_A i_B
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 1 50 33.3 0 100
# 2 2 0 100 100 33.3
. Вы должны установить tidyverse
, чтобы все заработало
install.packages("tidyverse")
Мои данные
DF
# Subject Congruency Figure Target.ACC
# 1 1 i A 1
# 2 1 c B 0
# 3 1 i A 1
# 4 1 c A 0
# 5 1 i B 0
# 6 1 c B 1
# 7 1 i A 1
# 8 1 c A 1
# 9 1 i B 0
# 10 1 c B 1
# 11 2 i A 0
# 12 2 c A 1
# 13 2 i B 0
# 14 2 c B 0
# 15 2 i B 1
# 16 2 c B 0
# 17 2 i A 0
# 18 2 c B 0
# 19 2 i B 1
# 20 2 c B 0