创建4类变量

Question

我使用了一项包含20个问题的调查，并计算了400名参与者的20个问题的平均值为“总计”。现在我需要将总分类为4组:总量<2是有限的，总>= 2是基本的，总<3是好的，总>= 3是满的。

我能够创建三个但不是四个变量，如下所示：

level <- ifelse (df$Total <2, "Limited", ifelse((df$Total>= 2) & (df$Total<3), "Basic","Good"))

然后我想看看在数字或图表上每个类别的百分比是多少。

Answer 1

我可能误解了什么，但你似乎有重叠的类别-总>= 2是基本的，但总<3是好的。您可能需要确认分组的界限。一旦对此进行了排序，您实际上已经非常接近于一个有效的解决方案--您可以嵌套ifelse语句，并考虑它们是按顺序计算的。因此，如果一个条件计算为链中的“早期”TRUE，那么它将返回TRUE响应的输出。否则，它将移动到要计算的下一个ifelse。请注意，我使用了1、2和3作为类别的“中断”，因此逻辑计算为：“如果小于1，它是有限的。如果小于2，它是基本的。如果小于3，它是好的。否则，它是满的。”

set.seed(123)
df <- data.frame(total = runif(n = 15, min = 0, max = 4))
df


df$level = ifelse(df$total < 1, "Limited", 
                  ifelse(df$total < 2, "Basic", 
                         ifelse(df$total < 3, "Good", "Full")))
> df
       total   level
1  0.5691772 Limited
2  2.1971386    Good
3  3.8163650    Full
4  2.3419334    Good
5  1.6180411   Basic
6  2.5915739    Good
7  1.2792825   Basic
8  1.2308800   Basic
9  0.8790705 Limited
10 1.4779555   Basic
11 3.9368768    Full
12 0.6168092 Limited
13 0.3641760 Limited
14 0.5676276 Limited
15 2.7600284    Good

只有四种类型的ifelse块可能是可以的--如果我使用更多的界限，我可能会使用另一种方法--编辑:就像这封电子邮件一样--它要干净得多。