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r - 用于在多个数据集上重复 kappa 测试的包

问题描述

我是 R 新手，我必须在一千多个预制数据帧上运行 Fleiss 的 kappa。我知道它是如何单独完成的：

kappam.fleiss(df1, exact=TRUE)

但我必须在每个数据帧上运行相同的测试：

kappam.fleiss(df1, exact=TRUE)
kappam.fleiss(df2, exact=TRUE)
kappam.fleiss(df3, exact=TRUE)
...
...
kappam.fleiss(df5166, exact=TRUE)

我在正确表达我的问题时遇到了一些麻烦，但到目前为止，我发现的似乎都是循环和函数，当我尝试组合数据帧时，它们无法正常工作 - c(df1, df2, df3, .. ., df5166)

任何人都可以指出我正确的方向吗？

标签： r

解决方案

我们将数据集放在 a 中list并应用函数

out <- lapply(mget(paste0("df", 1:5166)), kappm.fleiss, exact = TRUE)

注意：在全局环境中加载这么多对象是不寻常的。更好的选择是不全局创建任何对象，而是通过将文件加载到列表中来创建单个列表（如果从文件夹中读取数据集对象）

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