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3 つの Measurements (Time) は、Persons (ID) にネストされている Networkpartners (NP) にネストされています。変数 NP.T (ここで述べた回答に従って作成) は、特定の人 (ID) が特定の測定値 (1 ～ 3) で持っているネットワーク パートナーの数 (結果に欠損値がない) を示します。

これは私のデータセットの例ですが、実際のデータセットには数千行あります。

   ID NP   Time Outcome  NP.T
1   1 11    1       4    2
2   1 12    1       2    2
3   1 11    2       3    2
4   1 12    2       3    2
5   1 11    3      NA    1
6   1 12    3       3    1
7   2 21    1       2    2
8   2 22    1       4    2
9   2 21    2      NA    1
10  2 22    2       4    1
11  2 21    3      NA    1
12  2 22    3       4    1

次のことを計算したいのですが、これを正しく行う方法がわかりません。

a) 各測定におけるネットワーク パートナー数の平均 SD (NP.T)。

また、各測定で少なくとも 1 人のネットワーク パートナーを指名した人物 (ID) の数にも関心があります。

T1 -> 少なくとも 1 つの Networkpartner と名付けられた 2 つの ID

T2 -> 少なくとも 1 つの NP に名前が付けられた 2 つの ID

T3 -> 少なくとも 1 つの NP に名前が付けられた 2 つの ID

この例では些細なことに聞こえるかもしれませんが、私のサンプルではそうではありません。平均の計算には、sds ect。毎回、その特定の時間に少なくとも 1 つのネットワーク パートナーを実際に指名した ID のみを考慮したいと考えています。その特定の時点で NP に名前を付けなかった ID は、その時点の記述統計の一部であってはなりません。 明確化のために: output-variable に NA がある場合、その NP はその時点で ID によって名前が付けられていなかったことを意味します。

b) ネットワークパートナーの平均数が経時的に変化するかどうかを確認するための反復測定 ANOVA

期待される結果:

Mean.T1 = 2 <- 両方の ID が T1 で 2 つの NP を指定したため

Mean.T2 = 1.5 <- T2 で 1 つの ID が 2 に名前を付け、もう 1 つの NP に名前が付けられたため

Mean.T3 = 1 <- 両方の ID が T3 で 1 つの NP を指定したため

n.T1 = 2

n.T2 = 2

n.T3 = 2

問題は、実際のデータセットでは、すべての人がさまざまな量のネットワークパートナーに名前を付けているため、この場合の記述統計を計算する方法がわからないことです.

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パートA(1 & 2) 

library(plyr)
mydata3<-ddply(mydata1,.(Time),summarize,mean=mean(NP.T),sd=sd(NP.T),nobs=length(unique(ID)))


 > mydata3
  Time mean        sd nobs
1    1  2.0 0.0000000    2
2    2  1.5 0.5773503    2
3    3  1.0 0.0000000    2

パート B:

myaov <- aov(平均 ~ 時間、データ = mydata3)

> myaov

    Call:
       aov(formula = mean ~ Time, data = mydata3)

    Terms:
                    Time Residuals
    Sum of Squares   0.5       0.0
    Deg. of Freedom    1         1

    Residual standard error: 1.17148e-16 
    Estimated effects may be unbalanced

Uodated:エラーについては、こちらError in is.list(by) : 'by' is missingで詳細を確認してください。Web サイトに記載されているように、この問題は RStudio の問題ではなく、パッケージ 'plyr' の関数をマスクする Hmisc ライブラリの問題です。summarize

library(Hmisc)したがって、以前のコードを追加する必要があります。

library(plyr)
library(Hmisc)
    mydata3<-ddply(mydata1,.(Time),summarize,mean=mean(NP.T),sd=sd(NP.T),nobs=length(unique(ID)))
于 2013-08-03T14:39:12.400 に答える