“R语言如何中心化”的版本间的差异
来自OBHRM百科
Lichaoping（讨论 | 贡献） |
Lichaoping（讨论 | 贡献） （→采用R基本函数进行中心化处理） |
||
| 第3行： | 第3行： | ||
如果您有一个数据框mydata，里面有变量Score。现在您希望对Score进行总平均值中心化，具体操作方法如下： | 如果您有一个数据框mydata，里面有变量Score。现在您希望对Score进行总平均值中心化，具体操作方法如下： | ||
| − | <pre>mydata$Score_grand <- mydata$Score - mean(mydata$Score)</pre> | + | <pre>mydata$Score_grand <- mydata$Score - mean(mydata$Score) # 不适用于嵌套数据</pre> |
===分组平均值中心化（Group mean centering）=== | ===分组平均值中心化（Group mean centering）=== | ||
2022年2月11日 (五) 08:07的版本
目录
采用R基本函数进行中心化处理
总平均值中心化（Grand mean centering）
如果您有一个数据框mydata，里面有变量Score。现在您希望对Score进行总平均值中心化，具体操作方法如下：
mydata$Score_grand <- mydata$Score - mean(mydata$Score) # 不适用于嵌套数据
分组平均值中心化（Group mean centering）
如果您有一个数据框mydata，里面有变量Score，另外有一个分组变量GroupID。现在您希望对Score进行分组平均值中心化，具体操作方法如下：
mydata$Score_group <- mydata$Score - ave(mydata$Score,mydata$GroupID)
采用特定包中的函数
misty包有专门的center函数，可以用来进行中心化处理。
总平均值中心化（Grand mean centering）
如果您有一个数据框mydata，里面有变量Score，另外有一个分组变量GroupID。现在您希望对Score进行总平均值中心化，具体操作方法如下：
mydata$Score_grand <-center(mydata$Score,type="CGM",group=mydata$GroupID)
分组平均值中心化（Group mean centering）
如果您有一个数据框mydata，里面有变量Score，另外有一个分组变量GroupID。现在您希望对Score进行分组平均值中心化，具体操作方法如下：
mydata$Score_grand <-center(mydata$Score,type="CWC",group=mydata$GroupID)
