我在 3 个条件下进行了实验。数据目前的组织方式如下:
| X | Y | Z |
| | 1 | |
| | 0 | |
| 0 | | |
| 0 | | |
| | | 1 |
| | | 1 |
我希望它看起来像这样:
| Y | 1 |
| Y | 0 |
| X | 0 |
| X | 0 |
| Z | 1 |
| Z | 1 |
这是因为似乎很多分析都需要这种格式。
我希望可能有一个函数可以进行这种转换,因为它似乎很常见。
编辑:
我尝试使用下面的重塑建议,但遇到了问题。它似乎没有影响结构。我的数据必须以某种方式与构建的测试数据不同,但我不确定如何。
我在这方面遇到了一些麻烦,我想也许你可以帮忙。
> simpleGame
Q6.4 Q7.4 Q8.4
3 2
5 2
8 1
11 2
13 1
14 2
16 1
17 1
19 2
23 2
24 1
26 2
28 2
但是当我运行融化时,它似乎并没有改变任何东西:
> na.omit(melt(simpleGame))
Using Q6.4, Q7.4, Q8.4 as id variables
Q6.4 Q7.4 Q8.4
1 2
2 2
3 1
4 2
5 1
6 2
7 1
8 1
9 2
10 2
11 1
12 2
13 2
任何建议将不胜感激。
Edit2:根据要求,这是数据框的 dput:
> dput(simpleGame)
structure(list(Q6.4 = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L,
1L, 3L, 3L, 1L, 3L, 3L), .Label = c("", "1", "2", "Which do you choose?"
), class = "factor"), Q7.4 = structure(c(1L, 1L, 2L, 1L, 2L,
1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("", "1", "2", "Which do you choose?"
), class = "factor"), Q8.4 = structure(c(3L, 3L, 1L, 3L, 1L,
1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L), .Label = c("", "1", "2", "Which do you choose?"
), class = "factor")), .Names = c("Q6.4", "Q7.4", "Q8.4"), row.names = c(3L,
5L, 8L, 11L, 13L, 14L, 16L, 17L, 19L, 23L, 24L, 26L, 28L), class = "data.frame")
我在想也许这与这些实际上是因素有关?我不知道如何将整个 data.frame 强制转换为数字,但我想也许可以做到。