R: r中NPS计算的交叉分析

Question

我在R中有nps的调查数据，调查的原始数据如下：

df <- read.table(
  text = "Gender  Age  Promoters   Passives   Detractors
F       20   0           1          0
M       19   1           0          0
M       21   1           0          0
F       19   0           0          1
M       20   1           0          0
M       18   0           1          0
F       18   1           0          0
F       21   0           0          1
M       19   0           0          1
F       20   0           1          0
F       21   0           0          1   ",
  header = TRUE
)      

一般来说，nps的计算方法是：

(启动子数量)/all响应-(批评者数量)/all响应

(0表示当然没有答复)

现在我想计算特定年龄，性别和许多其他变量的nps .就像交叉的。愿望的结果将如下所示：

        gender   age
        ------   ------------------
total   F    M   18   19   20   21

0      -0.6   0.7   0.1   -0.1  0.3   -0.2

实际上我试着用

df %>% 
group_by(Gender) %>% 
summarise(nps = (sum(Promoters)-sum(Detractors))/(sum(Promoters)+sum(Passives)+sum(Detractors)))

但结果是这样的：

     age    nps
     0      0
     1      0
     2      0
     3      0

我不知道在R.怎么做，如果有什么帮助就好了！

Answer 1

你可以得到NPS，按性别分列如下：

 library(dplyr)
 df_gender <- df %>%
          group_by(Gender) %>%
          summarise(nps = (sum(Promoters)/n()) - (sum(Detractors/n())))

NPS按年龄分列如下：

 df_age <- df %>%
          group_by(Age) %>%
          summarise(nps = (sum(Promoters)/n()) - (sum(Detractors/n())))

如果希望同时按年龄和性别细分NPS，那么只需将两个列名添加到group_by语句中即可。