4

以前に回答された質問を検索しましたが、機能するソリューションをまだ構築できていません。デモデータを使用した私の状況は次のとおりです。

被験者に、各試行で回答を与えるコンピュータ タスクを完了させたとします。正確な反応を示したかどうか、および反応時間はどのくらいだったかについて、各試行からのデータを最終的に取得します。

sub1 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))
sub2 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))
sub3 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))

sub.list <- list(sub1, sub2, sub3)

各要素が被験者のデータであるリストを作成しました。

> sub.list
[[1]]
   acc  RT
1    1 259
2    0 187
3    1 256
4    1 288
5    1 304
6    1 265
7    1 312
8    1 196
9    1 335
10   0 276

[[2]]
   acc  RT
1    1 215
2    0 325
3    1 290
4    0 297
5    0 281
6    1 294
7    0 289
8    1 252
9    0 364
10   0 241

[[3]]
   acc  RT
1    0 292
2    0 267
3    0 240
4    1 321
5    1 292
6    0 269
7    1 241
8    1 206
9    1 250
10   1 283

今私の問題が来ます。被験者ごとに、正確な回答が先行した正確な試行の RT のみを持つ別の列を作成したいと考えています。これは、機能しないforループと、私が最終的にしようとしているものの例です。

for(i in 1:length(sub.list)){
  for(j in 2:nrow(sub.list[[i]])){
    if(sub.list[[i]][(j-1), "acc"]==1 & sub.list[[i]][j, "acc"]==1){
      sub.list[[i]][j,]$correct.RT <- sub.list[[i]][j, "RT"]
    } else {
      sub.list[[i]][j,]$correct.RT <- NA
    }
  }
}

> sub.list
[[1]]
   acc  RT correctRT
1    1 259        NA
2    0 187        NA
3    1 256        NA
4    1 288       288
5    1 304       304
6    1 265       265
7    1 312       312
8    1 196       196
9    1 335       335
10   0 276        NA

[[2]]
   acc  RT correctRT
1    1 215        NA
2    0 325        NA
3    1 290        NA
4    0 297        NA
5    0 281        NA
6    1 294        NA
7    0 289        NA
8    1 252        NA
9    0 364        NA
10   0 241        NA

[[3]]
   acc  RT correctRT
1    0 292        NA
2    0 267        NA
3    0 240        NA
4    1 321        NA
5    1 292       292
6    0 269        NA
7    1 241        NA
8    1 206       206
9    1 250       250
10   1 283       283

これを行う理由は、これらの試行のみで関数を実行できるようにするためです。例えば：

> sapply(sub.list, function(x) mean(x$correctRT, na.rm=TRUE))
[1] 283.3333      NaN 257.7500

不器用で遅いforループではなく、mapplyまたは他の適用関数の1つでこれを達成する方法があるに違いないことはわかっていますが、私のハングアップは連続した行を参照する方法です。

どんな助けでも大歓迎です！

4

3 に答える 3

4 
sub.list <- lapply(sub.list, transform,
                   correctRT = ifelse(acc & c(0, head(acc, -1)), RT, NA))

しかし、最終的な目標を考えると、フラグ (TRUE/FALSE) 変数を作成したいと思います。

sub.list <- lapply(sub.list, transform,
                   is.valid = acc & c(0, head(acc, -1)))

次に、たとえば平均を計算するには、次のようにします。

sapply(sub.list, with, mean(RT[is.valid]))
于 2013-06-02T19:34:02.467 に答える
2

パッケージmutate内の関数を使用して、このタスクを達成できますplyr

最初にデータを再作成し、シードを設定してこの例を再現可能にします。

set.seed(123)
sub1 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), 
                   RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))
sub2 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), 
                   RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))
sub3 <- data.frame(acc = round(rnorm(10, mean=.65, sd=.25), 0), 
                   RT = round(rnorm(10, mean=270, sd=30), 0))

sub_list <- list(sub1, sub2, sub3)

mutateこれで、リスト内の各データフレームに関数を適用できます

require(plyr)
lapply(sub_list, mutate, acclag = c(NA, head(acc, -1)), 
                    correctRT = ifelse((acc == 0 | acclag == 0), NA, RT))

## [[1]]
##    acc  RT acclag correctRT
## 1    1 307     NA        NA
## 2    1 281      1       281
## 3    1 282      1       282
## 4    1 273      1       273
## 5    1 253      1       253
## 6    1 324      1       324
## 7    1 285      1       285
## 8    0 211      1        NA
## 9    0 291      0        NA
## 10   1 256      0        NA

## [[2]]
##    acc  RT acclag correctRT
## 1    0 283     NA        NA
## 2    1 261      0        NA
## 3    0 297      1        NA
## 4    0 296      0        NA
## 5    0 295      0        NA
## 6    0 291      0        NA
## 7    1 287      0        NA
## 8    1 268      1       268
## 9    0 261      1        NA
## 10   1 259      0        NA

## [[3]]
##    acc  RT acclag correctRT
## 1    0 278     NA        NA
## 2    1 269      0        NA
## 3    0 269      1        NA
## 4    1 311      0        NA
## 5    1 263      1       263
## 6    0 315      1        NA
## 7    1 224      0        NA
## 8    1 288      1       288
## 9    1 274      1       274
## 10   1 276      1       276
于 2013-06-02T19:15:22.813 に答える
2 
lapply(sub.list,
       function(x) {
         a <- x$acc
         # Choose elements which are true, and previous is also true:
         b <- a & c(0, a[-length(a)])
         x$correctRT <- ifelse(b, x$RT, NA)
         x
       })
于 2013-06-02T19:27:00.813 に答える