Как разделить флажок, чтобы применить все ответы на вопросы опроса выбора, но сохранить переменные уровни с идентификатором человека

Question

Я провожу военное обследование психического здоровья, в котором проверяются все вопросы, которые в нем применяются Когда у человека есть несколько ответов на один вопрос, как мне разделить уровни, но сохранить их с одним и тем же идентификатором?

Например, моя переменная DADT имеет уровни До, Во время и После. Некоторые люди выбрали все три варианта или два варианта. Я хочу построить сюжет mosai c, сравнивающий DADT с гендерной идентичностью военнослужащих. На графике mosia c представлены три категории для DADT, а не семь категорий.

Я хотел бы продолжить разделение уровней для анализа по другим переменным.

zz <- "ID   Branch.Service DADT                 Birth.Gender Gender.Identity
1       1      Navy,Army   Before                  Yes          Male
2       2      Navy        After                   Yes          Male
4       3      Marines     Before,During,After     Yes          Male
5       4      Navy        After                   No           Non-binary
6       5      Airforce    During                  Yes          Female

Data <- read.table(text=zz, header = TRUE)

Answer 1

Это то, что вы ищете? Для создания новых строк для каждого элемента списка значений в столбце, разделенных запятыми, он использует функцию отдельный_волочки из tidyr.

zz <- "ID   Branch.Service DADT                 Birth.Gender Gender.Identity
1       1      Navy,Army   Before                  Yes          Male
2       2      Navy        After                   Yes          Male
4       3      Marines     Before,During,After     Yes          Male
5       4      Navy        After                   No           Non-binary
6       5      Airforce    During                  Yes          Female"

Data <- read.table(text=zz, header = TRUE)

Data <- tidyr::separate_rows(Data, Branch.Service, DADT, sep = ",")

     ID Branch.Service DADT   Birth.Gender Gender.Identity
  <int> <chr>          <chr>  <fct>        <fct>          
1     1 Navy           Before Yes          Male           
2     1 Army           Before Yes          Male           
3     2 Navy           After  Yes          Male           
4     3 Marines        Before Yes          Male           
5     3 Marines        During Yes          Male           
6     3 Marines        After  Yes          Male           
7     4 Navy           After  No           Non-binary     
8     5 Airforce       During Yes          Female