Question

进行实验，其中某些个体（ID：1,2,3）接受多次治疗（治疗：A，B，C）。在每次治疗后记录响应变量三次（时间：0,1,2）。因此，对于ID和治疗的每种组合，存在3个输出。

我的数据是纵向格式，由两个对象组成：datalabel和datamatrix

Datalabel是一个27 * 3的单元格，其中包含有关Datamatrix double（27x1）中结果的ID，处理和时间组合的信息。

Datalabel看起来像这样：

   {'1', 'A', '0';
    '1', 'A', '1';
    '1', 'A', '2';
    '1', 'B', '0';
    '1', 'B', '1';

%datapoints in between

    '3', 'C', '1';
    '3', 'C', '2'}

Datamatrix看起来像这样：

    [1;3;4;6; 8;  
%datapoints in between
     2;8]

我想要做的是，对于ID和治疗的每个组合，从所有三个输出中减去时间0的输出。结果将是一个新的27x1双倍，如下所示：

    [0;2;3;0; 2;
%datapoints in between
    -1;5]

在这种情况下，它并不太难。但我希望找到一个通用的解决方案，无论有多少不同级别的“处理”，“处理”和“ID＆＃39;当有些动物没有接受某种治疗时，它就会起作用，并且当缺少观察结果时（无论uur = 0），它会起作用。

我希望我的问题很明确，而且有人可以提供帮助，

提前致谢！

Answer 1

同样，正如评论中所述，我还没有使用Matlab一段时间，我绝对毫无疑问有更好的方法来做到这一点，但是使用for循环，我可以想象一个解决方案如下：

for val = 1:numel(Datamatrix)
   if Datalabel{val,3} == '0'
      ToSubtract = Datamatrix(val);
   end
   ChangedDataMatrix(val) = Datamatrix(val) - ToSubtract;
end

应该：

根据Datalabel矩阵的第3列确定要减去的内容。
仅在时间0进行测试时拉出值。
从该值中减去所有测试，直到在时间0发生下一次测试。

同样，我毫不怀疑这可以通过其他方式完成，但我现在比编程模式更多，但我希望这可以做到这一点!!

分类减法（Matlab）

1 个答案: