选择R中离散选择实验中选择的选项

byqmnocz 于 2023-01-06 发布在其他

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我有下面的数据集，来自一个选择实验：

ID task opt q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7 q8
1   1    1   1  2  3  1  2  2  1  2  1
2   1    1   2  2  3  1  2  2  1  2  1
3   1    1   3  2  3  1  2  2  1  2  1
4   1    2   1  2  3  1  2  2  1  2  1
5   1    2   2  2  3  1  2  2  1  2  1
6   1    2   3  2  3  1  2  2  1  2  1
7   1    3   1  2  3  1  2  2  1  2  1
8   1    3   2  2  3  1  2  2  1  2  1
9   1    3   3  2  3  1  2  2  1  2  1
10  1    4   1  2  3  1  2  2  1  2  1
11  1    4   2  2  3  1  2  2  1  2  1
12  1    4   3  2  3  1  2  2  1  2  1
13  1    5   1  2  3  1  2  2  1  2  1
14  1    5   2  2  3  1  2  2  1  2  1
15  1    5   3  2  3  1  2  2  1  2  1
16  1    6   1  2  3  1  2  2  1  2  1
17  1    6   2  2  3  1  2  2  1  2  1
18  1    6   3  2  3  1  2  2  1  2  1
19  1    7   1  2  3  1  2  2  1  2  1
20  1    7   2  2  3  1  2  2  1  2  1
21  1    7   3  2  3  1  2  2  1  2  1
22  1    8   1  2  3  1  2  2  1  2  1
23  1    8   2  2  3  1  2  2  1  2  1
24  1    8   3  2  3  1  2  2  1  2  1

也就是说，个体1（ID）被问了8个问题（task），每个问题有3个选项（opt）可供选择，剩下的列（q1...q8）反映了她在每个选择任务中选择的选项，因此，她在问题1上选择了选项2，在问题7上又选择了选项2。
我想把它变成一个数据集，看起来像这样：

ID task opt chosen
1   1    1   1  FALSE
2   1    1   2  TRUE 
3   1    1   3  FALSE
4   1    2   1  FALSE
5   1    2   2  FALSE
6   1    2   3  TRUE 
7   1    3   1  TRUE 
8   1    3   2  FALSE
9   1    3   3  FALSE
...
22  1    8   1  TRUE
23  1    8   2  FALSE
24  1    8   3  FALSE

换句话说，如果在该特定问题中选择了该特定选项，则新列（chosen）反映TRUE，否则反映FALSE。
我尝试了所有形式的melt、reshape和cast，但一无所获。
谢谢大家!

来源：https://stackoverflow.com/questions/72028208/selecting-the-option-chosen-in-a-discrete-choice-experiment-in-r

2条答案

按热度按时间

oxf4rvwz1#

您可以先从pivot_longer列q1到q8，然后从filter查找与task列匹配的“q”编号。如果value列与opt列匹配，则将chosen列设置为TRUE。最后删除新创建的列。
更新：感谢@Sotos改进了答案。现在我们直接从value与opt的比较中设置逻辑列chosen，而不使用if_else。

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% pivot_longer(q1:q8, names_to = "Q") %>% 
  filter(task == gsub("q", "", Q)) %>% 
  mutate(chosen = value == opt) %>%
  select(-Q, -value)

   ID task opt chosen
1   1    1   1  FALSE
2   1    1   2   TRUE
3   1    1   3  FALSE
4   1    2   1  FALSE
5   1    2   2  FALSE
6   1    2   3   TRUE
7   1    3   1   TRUE
8   1    3   2  FALSE
9   1    3   3  FALSE
10  1    4   1  FALSE
11  1    4   2   TRUE
12  1    4   3  FALSE
13  1    5   1  FALSE
14  1    5   2   TRUE
15  1    5   3  FALSE
16  1    6   1   TRUE
17  1    6   2  FALSE
18  1    6   3  FALSE
19  1    7   1  FALSE
20  1    7   2   TRUE
21  1    7   3  FALSE
22  1    8   1   TRUE
23  1    8   2  FALSE
24  1    8   3  FALSE

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fnvucqvd2#

下面是一个dplyr解决方案，其中包含rowwise()和c_across()，您甚至不需要将数据转换为长格式。

library(dplyr)

df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(chosen = c_across(q1:q8)[task] == opt) %>%
  ungroup() %>%
  select(!q1:q8)

# A tibble: 24 × 4
      ID  task   opt chosen
   <int> <int> <int> <lgl> 
 1     1     1     1 FALSE 
 2     1     1     2 TRUE  
 3     1     1     3 FALSE 
 4     1     2     1 FALSE 
 5     1     2     2 FALSE 
 6     1     2     3 TRUE  
 7     1     3     1 TRUE  
 8     1     3     2 FALSE 
 9     1     3     3 FALSE 
10     1     4     1 FALSE 
11     1     4     2 TRUE  
12     1     4     3 FALSE 
13     1     5     1 FALSE 
14     1     5     2 TRUE  
15     1     5     3 FALSE 
16     1     6     1 TRUE  
17     1     6     2 FALSE 
18     1     6     3 FALSE 
19     1     7     1 FALSE 
20     1     7     2 TRUE  
21     1     7     3 FALSE 
22     1     8     1 TRUE  
23     1     8     2 FALSE 
24     1     8     3 FALSE

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