¿Cómo subconjunto de datos para una columna específica con ddply?
Me gustaría saber si hay una manera simple de lograr lo que describo a continuación usandoddply
. Mi marco de datos describe un experimento con dos condiciones. Los participantes tuvieron que seleccionar entre opcionesA yB, y registramos cuánto tiempo tardaron en decidir y si sus respuestas fueron precisas o no.
yo sueloddply
para crear promedios por condición. La columnanAccurate
resume el número de respuestas precisas en cada condición. También quiero saber cuánto tiempo tardaron en decidir y expresarlo en la columnaRT
. Sin embargo, quiero calcular los tiempos de respuesta promediosolo cuando los participantes respondieron correctamente (es decir.Accuracy==1
) Actualmente, el siguiente código solo puede calcular los tiempos de reacción promedio para todas las respuestas (precisas e inexactas). ¿Existe una manera simple de modificarlo para obtener tiempos de respuesta promedio calculados solo en ensayos precisos?
¡Vea el código de muestra a continuación y gracias!
library(plyr)
# Create sample data frame.
Condition = c(rep(1,6), rep(2,6)) #two conditions
Response = c("A","A","A","A","B","A","B","B","B","B","A","A") #whether option "A" or "B" was selected
Accuracy = rep(c(1,1,0),4) #whether the response was accurate or not
RT = c(110,133,121,122,145,166,178,433,300,340,250,674) #response times
df = data.frame(Condition,Response, Accuracy,RT)
head(df)
Condition Response Accuracy RT
1 1 A 1 110
2 1 A 1 133
3 1 A 0 121
4 1 A 1 122
5 1 B 1 145
6 1 A 0 166
# Calculate averages.
avg <- ddply(df, .(Condition), summarise,
N = length(Response),
nAccurate = sum(Accuracy),
RT = mean(RT))
# The problem: response times are calculated over all trials. I would like
# to calculate mean response times *for accurate responses only*.
avg
Condition N nAccurate RT
1 6 4 132.8333
2 6 4 362.5000