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我有一个如下所示的 CSV 数据集：

Age;Functions;...
12;1,2,5;...
45;1,4,5,8;...
23;3;...

第一列是参与者的年龄，第二列是问题 1 的多项选择答案的逗号分隔列表。在此示例中，第一个参与者选中第 1、2 和第 5 个复选框，第 3 个参与者仅选中第 3 个复选框.

现在，我想评估问题 1 的答案。第一步是绘制每个可能答案的答案数量。我尝试了以下方法：

dataset$Functions <- strsplit(as.character(dataset$Functions), ",", fixed=T)
dataset$Functions <- lapply(dataset$Functions, factor, levels = 0:8, labels=c(
"no answer",
"checkbox 1",
"checkbox 2",
"checkbox 3",
"checkbox 4",
"checkbox 5",
"checkbox 6",
"checkbox 7",
"checkbox 8",
))

另外我尝试使用 mChoice：

library("Hmisc")
dataset$Functions <- lapply(dataset$Functions, mChoice, label="Functions")

但是现在，我不知道如何处理数据框中的列表。你有想法吗？

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就我个人而言，我更喜欢首先将多项选择变量转换为一系列二分变量，每个变量对应一个可能的选择。例如，如果您有以下数据框：

d <- data.frame(age=c(25,35,45,55,65),var=c("1,2,3","1,2","3","2","1"))

  age   var
1  25 1,2,3
2  35   1,2
3  45     3
4  55     2
5  65     1

您可以使用以下代码：

lev <- levels(factor(d$var))
lev <- unique(unlist(strsplit(lev, ",")))
mnames <- gsub(" ", "_", paste("var", lev, sep = "."))
result <- matrix(data = "0", nrow = length(d$var), ncol = length(lev))
char.var <- as.character(d$var)
for (i in 1:length(lev)) {
  result[grep(lev[i], char.var, fixed = TRUE), i] <- "1"
}
result <- data.frame(result, stringsAsFactors = TRUE)
colnames(result) <- mnames
d <- cbind(d,result)

这将为您提供三个新变量：

  age   var var.1 var.2 var.3
1  25 1,2,3     1     1     1
2  35   1,2     1     1     0
3  45     3     0     0     1
4  55     2     0     1     0
5  65     1     1     0     0

从这里，您可以将这些新变量中的每一个用于统计或交叉制表。如果要生成不同选择频率的全局表，可以这样做：

vars <- c("var.1","var.2","var.3")
as.table(sapply(d[,vars], function(v) {
  sel <- as.numeric(v==1)
  sum(sel)
}))

这会给你：

var.1 var.2 var.3 
    3     3     2
于 2013-02-08T10:40:35.977 回答