R plyr - 根据每个因子的宏观和主题平均值计算得分

Question

我需要将以下内容应用于包含多个聚合分数的data.set。

数据集：P =参与者，TYPE =试用类型（因子），rt =得分

  TYPE P      rt
1    A 1 607.500
2    A 2 481.000
3    A 3 298.125
4    A 5 568.250

我需要计算以下标准化分数：NewScore = OldScore - Grandmean（RT列的平均值）+参与者平均值（给定主题的RT列平均值，P）

我一直在尝试使用ddply并提出以下建议;

grandmean<-mean(data$rt)
ddply(data, .(P, TYPE), mutate, mean=mean(rt), grandmean=grandmean, subjectmean=mean(rt[P]), newscore=rt-grandmean-subjectmean)

这里的关键问题是;如何让主题根据当前行主题对数据进行子集化。

ddply在这里是否合适？我试图避免使用循环......

谢谢！

Answer 1

您没有在TYPE列上描述拆分，因此我将其留在此处。但是你走在正确的轨道上。我使用transform而不是mutate：

data$grandmean <- mean(data$rt)
ddply(data, .(P), transform, newscore = rt - grandmean - mean(rt))

让plyr对一件事情进行操作通常最简单，而不是试图依靠它在其范围之外寻找全局grandmean。所以相反，把它变成一个列。