R:计算正确/错误按钮按下的百分比

Question

我有一个数据，参与者看到面孔，必须按下7个按钮中的一个(每个按钮对应一种情绪)，这给我留下了这样的数据：

    X...Emotion Intensity Response   Correct Button.RB
1       Anger       40%      Sad Incorrect         5
2         Sad      100%      Sad   Correct         5
3       Happy       50%    Happy   Correct         4
4       Anger      100%    Anger   Correct         1
5        Fear      100%     Fear   Correct         3

现在，我想要计算每种情绪的正确按钮按下的百分比和不正确的总百分比，以及某人犯的错误的种类(例如，对于“愤怒的脸”，有35%的错误反应，其中7.5%是‘悲伤’的按钮按下，22.5%是‘中性’的按钮按下等等……)

我想出了如何获得每个情绪的个体计数和正确/不正确：

count(df_fert, vars = c('X...Emotion','Correct'))

它为我提供了：

X...Emotion   Correct freq
1        Anger   Correct   26
2        Anger Incorrect   14
3      Disgust   Correct   11
4      Disgust Incorrect   29

有没有人知道我想要的计算百分比的方法？以及如何在响应类型中“细分”不正确的响应？

Answer 1

很高兴看到你自己解决了这个问题。我尝试了一下，下面是我是如何做到的：

数据设置

# Setup
set.seed(1110)
Emot = c("Sad", "Happy", "Angry", "Fear", "Joy", "Neutral")
Emotion = sample(x = Emot, size = 50, replace = T)
Response = sample(x = Emot, size = 50, replace = T)
df = data.frame(Emotion,Response)
df$Correct = ifelse(Emotion==Response, "Correct", "Incorrect")

这提供了：

> head(df,10)
   Emotion Response   Correct
1    Angry      Joy Incorrect
2      Joy  Neutral Incorrect
3  Neutral  Neutral   Correct
4     Fear    Happy Incorrect
5    Happy  Neutral Incorrect
6      Sad    Happy Incorrect
7    Angry    Angry   Correct
8  Neutral      Sad Incorrect
9     Fear     Fear   Correct
10   Angry    Happy Incorrect

计数

要通过情感和反应的配对组合计算答案，请执行以下操作：

# Counting by Emotion and Response
df2 = aggregate(data = df, Correct ~ Emotion + Response, FUN = length)

这提供了：

> head(df2,10)
   Emotion Response Correct
1    Angry    Angry       1
2    Happy    Angry       1
3      Joy    Angry       1
4  Neutral    Angry       1
5      Sad    Angry       4
6    Angry     Fear       1
7     Fear     Fear       1
8    Happy     Fear       1
9      Joy     Fear       2
10 Neutral     Fear       2

百分比

要计算所有情绪和每种类型响应的正确百分比和错误百分比，请执行以下操作：

library(reshape2)
results = dcast(df2, Emotion ~ Response, value.var = "Correct")
results[is.na(results)] = 0
results[,-1] = round( results[,-1]/rowSums(results[,-1])*100, digits = 2)

这提供了：

> results
  Emotion Angry  Fear Happy   Joy Neutral   Sad
1   Angry  9.09  9.09 18.18 27.27   27.27  9.09
2    Fear  0.00 16.67 33.33 16.67   16.67 16.67
3   Happy 20.00 20.00  0.00 40.00   20.00  0.00
4     Joy 12.50 25.00 12.50 12.50   12.50 25.00
5 Neutral  9.09 18.18 27.27  0.00   18.18 27.27
6     Sad 44.44  0.00 11.11 22.22   22.22  0.00

例如:愤怒情绪被正确点击了9.09%，而它被错误地点击为快乐18.18%。

Answer 2

我用下面的代码修复了这个问题：

freq <- count(df_fert, vars = c('X...Emotion','Response','Correct'))
freq$perc <- (freq$freq/40)*100