2017-07-25 14 views
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、それは常にここ0.3880952平均機能が奇妙な演技さ

H10 <- H10 %>% 
    rowwise() %>% 
    mutate(t10dv = mean(c(fd$DV1_C, fd$DV2_C, 
         fd$DV3_C, fd$DV4_C), 
     na.rm = TRUE)) 

head(H10) 

      DV1_C   DV2_C   DV3_C   DV4_C  t10dv 
      <int>   <int>   <int>   <int>  <dbl> 
1    1    0    0    1 0.3880952 
2    -1    0    2    -1 0.3880952 
3    0    0    0    0 0.3880952 
4    0    2    1    1 0.3880952 
5    -1    -1    -1    -2 0.3880952 
6    -2    0    0    0 0.3880952 
+2

あなたがCを使っている(FD $ DV1_C、FD $ DV2_C、FD $ DV3_C、FD $ DV4_C)完全なデータを取っています。これらの4つの値の行平均を取得したいと仮定して、c(DV1_C、DV2_C、DV3_C、DV4_C)を使用して、行方向の操作を維持してください... – Dason

答えて

2

は単純です:

H10$t10dv <- rowMeans(H10[c("DV1_C", "DV2_C", "DV3_C", "DV4_C")]) 
0

を生産している同じ結果を生成する機能を意味し、あなたのmutate呼び出しは、あなたの4つの列(c(fd$DV1_C, fd$DV2_C, fd$DV3_C, fd$DV4_C)の連結の平均値を計算する。

の場合あなたは4つの呼び出しを行う必要があり、各列の平均値を計算する必要があります。ベスト

mutate(x = mean(fd$DV1_C), 
     y = mean(fd$DV2_C), ... etc. 

あなたは何をすべきコリン・

+0

申し訳ありません、Colin、私はスケールの平均を計算しようとしています。 – Lowpar

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