目标：我想计算数据中所有受试者的90％CI以外的观察百分比（CONC）。
我的数据框包含以下列：
df <-
ID TIME CONC CI90low CI90hi
1 4 9.38 0.870240934 133.6468179
1 5 37.5 0.936887451 140.4165014
1 6 50.9 1.804344597 16.7551025
1 8 53.5 55.34913078 146.1486235
1 10 64.8 8.433188849 126.9535201
1 12 47.8 15.48328251 94.23716498
1 24 19.4 2.457364534 34.00074335
1 36 5.54 1.107788098 22.38902995
1 48 2.52 0.456572767 14.28822964
2 1 7.23 0.309733729 52.68946657
2 1.5 27.1 0.705395145 100.630645
2 10 51.1 9.78008354 134.8669611
2 12 37.1 5.500102861 94.25775578
我想到了一种可能的方法来实现这一目标，但我不确定如何在R中编码。
我的想法是在数据框中添加一个新列：
1）对于每个时间点（ID,TIME）的每个受试者，检查浓度（CONC）是否介于所提供的90％CI的下限和上限之间。如果是，则在新列中添加零0值，如果否，则添加值1。我试过ifelse但是无法确定它。
2）计算列中的零个数。然后：
% of observations outside the 90%CI = total number of ONEs/length(df)*100%
感谢您对此进行编码的帮助。也许，你可能有另一种方式去做。
答案 0 :(得分：0)
一种简单的方法：
mean(with(df, CONC < CI90low | CONC > CI90hi)) * 100
答案 1 :(得分：0)
我自己找到了答案：
1）使用以下内容添加值为0（如果在其中）或1（如果在90CI之外）的指标列：
df$IND <- ifelse(df$CONC < df$CI90low|df$CONC > df$CI90hi,1,0)
2）通过以下方式计算外部百分比：
Percernt_Out <- sum(df$IND)/length(df$IND)*100
请注意，sum(df$IND)会在90CI之外提供观察总数，因为其他人的值为0。