如何构建RT的delta图

Question

我的数据框 d ，反应时间（RT）为4个不同的组：

NC      NI      RC      RI
574.3   1238.9  1074.8  1258.2
508.7   492.2   537.8   1105.6
680.8   457.9   439.9   609
433.7   491.2   427.3   567.1
432     474.6   481.1   503.2
470.5   442.7   510.5   503.8
419.6   501.5   412.8   445.3
557.7   464.9   550.9   458.1
445.8   498.3   411.2   495.6

我计算了每组的平均值：

mean(d$NC)
mean(d$NI)
mean(d$RC)
mean(d$RI)

我尝试使用 deltaPlotR 包构建RT的delta图：

 deltaPlot(d, type = "response", group, focal.name, thr = "norm", 
      purify = FALSE, purType = "IPP1", maxIter = 10, alpha =0.05, 
      extreme = "constraint", const.range = c(0.001, 0.999), nrAdd = 1, 
      save.output = FALSE,output = c("out", "default"))

但问题是我的变量不是二分法，所以它不起作用。

我还尝试使用另一个包含 ape 的包，其中也有delta图：

delta.plot(d, k = 20, plot = TRUE, which = 1:2)

我做错了什么？

Answer 1

所以基本上你需要的是按分位数分割的差异均值图。 deltaPlotR做的事情完全不同，所以你可能不需要它。

我仍然不确定我是否清楚地了解具体细节，但这是我的猜测：

  

data＆lt; -data.table（read.table（text = readClipboard（），head = T））

（我在剪贴板上阅读，你可能会在data.frame中找到你的数据）

首先，您将数据从宽格式转换为长格式

  

数据＆LT; -melt（数据）

然后，对于每个组，您可以根据分位数创建排名：

  

data [，quant：= as.numeric（cut（value，breaks = quantile（value，seq（0,1，.25）），include.lowest = TRUE）），by = variable]

然后计算每个分位数的均值之间的差异：

  

delta＆lt; -data [，list（delta_N = mean（ifelse（variable ==＆＃39; NI＆＃39;，value，NA），na.rm = T）-mean（ifelse（variable ==＆＃ 39; NC＆＃39;，值，NA），na.rm = T），delta_R =平均值（ifelse（变量==＆＃39; RI＆＃39;，值，NA），na.rm = T）-mean （ifelse（变量==＆＃39; RC＆＃39;，值，NA），na.rm = T）），keyby = quant]

然后你绘制它们：

  

绘图（delta [，range（quant）]，delta [，range（delta_N，delta_R）]，type =＆＃34; n＆＃34;）
  行（x = delta $ quant，y = delta $ delta_R，ty =＆＃39; b＆＃39;，col =＆＃39; red＆＃39;）   行（x = delta $ quant，y = delta $ delta_N，ty =＆＃39; b＆＃39;，col =＆＃39; blue＆＃39;）

你有这个情节：

您可能需要三重检查计算逻辑以满足您的需求。但是你需要确定你想要在那个情节上展示什么。