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以前の質問に関連して ( ggplot2 y 値で 2 つのヒストグラムを取得する方法 = 1 のカウント / 両方のカウントの合計)、data.frame を応答の入力として受け取る関数を作成しようとしました。いくつかの条件での複数の参加者の時間 (RT) と精度 (正しい) を取得し、ヒストグラムのように集計されたデータを含む「要約」data.frame を出力します。ここでの特異性は、各ビンの応答の絶対数ではなく、相対数を取得したいということです。

私が相対カウントと呼んでいるのは、ヒストグラムの各ビンの値が次のように対応することです。 

relative_correct   = ncorrect / sum(ncorrect+nincorrect)
relative_incorrect = nincorrect / sum(ncorrect+nincorrect)

結果は実際には密度プロットに近くなりますが、1 に等しい各曲線の合計ではなく、正しい曲線と正しくない曲線の合計である点が異なります。

サンプル データを作成するコードは次のとおりです。

# CREATE EXAMPLE DATA
subjectname <- factor(rep(c("obs1","obs2"),each=50))
Visibility  <- factor(rep(rep(c("cond1","cond2"),each=25),2)) 
RT          <- rnorm(100,300,50)
correct     <- sample(c(rep(0,25),rep(1,75)),100)
my.data <- data.frame(subjectname,Visibility,RT,correct)

最初に、後で ddply で使用する関数を定義する必要があります

histRTcounts <- function(df) {out = hist(df$RT, breaks=seq(5, 800, by=10), plot=FALSE)
                          out = out$counts}

次に、メイン関数 (関数内での動作を妨げる 2 つの小さな問題があります。????? の行を参照してください。ただし、関数の外ではこのコードは動作します)。

relative_hist_count <- function(df, myfactors) {
  require(ggplot2)
  require(plyr)
  require(reshape2)

  # ddply it to get one column for each bin of the histogram
  myhistRTcounts <- ddply(df, c(myfactors,"correct"), histRTcounts)

  # transform it in long format
  myhistRTcounts.long = melt(myhistRTcounts, id.vars =c(myfactors,"correct"), variable.name="bin", value.name = 'mycount')

  # rename the bin names with the ms value they correspond to
  levels(myhistRTcounts.long$bin) <- seq(5, 800, by=10)[-1]-5

  # make them numeric and not a factor anymore
  myhistRTcounts.long$bin = as.numeric(levels(myhistRTcounts.long$bin))[myhistRTcounts.long$bin]

  # cast to have count_correct and count_incorrect as columns
  # ??????????????????????? problem when putting that into a function
  # Here I was not able to figure out how to combine myfactors to the other variables in the call
  myhistRTcount.short = dcast(myhistRTcounts.long, subjectname + Visibility + bin ~ correct)
  names(myhistRTcount.short)[4:5] <- c("countinc","countcor")

  # compute relative counts
  myhistRTcounts.rel <- ddply(myhistRTcount.short, myfactors, transform, 
                          incorrect = countinc / sum(countinc+countcor),
                          correct = countcor / sum(countinc+countcor)
  )
  myhistRTcounts.rel = subset(myhistRTcounts.rel,select=c(-countinc,-countcor))

  myhistRTcounts.rel.long = melt(myhistRTcounts.rel, id.vars = c(myfactors,"bin"), variable.name = 'correct', value.name = 'mycount')

  # ??????????????????????? idem here, problem when putting that into a function to call myfactors
  ggplot(data=myhistRTcounts.rel.long, aes(x=bin, y=mycount, color=factor(correct))) + geom_line() + facet_grid(Visibility ~ subjectname) + xlim(0, 600) + theme_bw()

  return(myhistRTcounts.rel.long)

それをデータに適用するための呼び出し

new.df = relative_hist_count(my.data, myfactors = c("subjectname","Visibility"))

まず、dcast() と ggplot() で myfactors 変数を使用できる関数として機能させるために、あなたの助けが必要です。

しかし、もっと重要なことは、この関数をもっとエレガントに、そして最も簡単な方法で、より少ないステップで書くことができるとほぼ確信しているということです。

よろしくお願いします。

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2 に答える 2

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多分これはデータの設定に役立ちますか？

countfun <- function(x,...) {
  res <- hist(x,plot=FALSE,...)
  data.frame(counts=res$counts,
             break1=res$breaks[-length(res$breaks)],
             break2=res$breaks[-1])
}

library(plyr)
plot.dat <- ddply(my.data,.(Visibility),function(df){
  res <- ddply(df,.(correct),function(df2) {countfun(df2$RT,breaks=seq(100, 600, by=10))})
  res$freq2 <- res$counts/nrow(df)
  res
})

任意の要因に一般化するにparseは、おそらく全体が必要です。今はそのための時間がありません。evalas.formula

ただし、一般化する予定がある場合はhist、カウントの係数として使用するパラメーターを受け入れるように関数を変更することをお勧めします。

于 2013-01-31T10:54:42.113 に答える
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ローランドに感謝します。自作のヒスト関数を書くことは考えていませんでした。以下で見つけてください：

RelativeHistRT <- function (df, breaks = seq(5,800,10)) 
{
  distrib.correct   = hist(df$RT[df$correct==1], breaks, right=FALSE, plot=FALSE)
  distrib.incorrect = hist(df$RT[df$correct==0], breaks, right=FALSE, plot=FALSE)

  n.total = sum(distrib.correct$counts) + sum(distrib.incorrect$counts)

  data.frame(bin_mids  = distrib.correct$mids,
         correct   = distrib.correct$counts / n.total,
         incorrect = distrib.incorrect$counts / n.total)
}

そして、それを元の data.frame に適用して、探していたものを取得するには:

myhistRTcounts <- ddply(my.data, .(subjectname,Visibility), RelativeHistRT)

これは確かにはるかに短く、まさに私が探していたものを実行します。

于 2013-02-01T08:25:11.787 に答える