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r - 使用循环在 r 中创建具有 ICC 结果的表

问题描述

我创建了一个循环来计算两个评分者之间的 icc。对于每个评估者（R1，R2），我有一个包含 75 个列变量和 125 个观察值的数据框。

library(irr)
for (i in 1:75) {
 icc <- icc(cbind.data.frame(R1[,i],R2[,i]), model="twoway", type="agreement",
     unit="single")
 print(icc)
}

icc 作为每个变量的结果 icc 列表返回。我试图在循环中集成一个函数，该函数将为我感兴趣的 icc 对象（值、95% 置信区间的下限和上限）生成数据框，但它以不同的方式返回单独的表：

第一次尝试它返回 75 个数据帧，每帧只有一行，即使我使用了 rbind 命令

for (i in 1:75) {
  icc <- icc(cbind.data.frame(R1[,i],R2[,i]), model="twoway", type="agreement",
      unit="single")

  print(rbind.data.frame(cbind.data.frame(icc$value,icc$lbound,icc$ubound)))
  }

在第二种情况下，它返回 75 个不同的数据帧，填充一个变量的每个 icc' 对象。

for (i in 1:75) {
  icc <- icc(cbind.data.frame(R1[,i],R2[,i]), model="twoway", type="agreement",
      unit="single")

name_lines_are_variables <- names(L1)
name_columns <- c("ICC","Low CI 95%","Up CI 95%)
tab <- matrix(c(icc$value,icc$conf.level),nrow=38,ncol=2)
dimnames(tab) <- list(name_lines_are_variables,name_columns)
print(tab)

我感谢您的帮助

标签： rdataframefor-loopiccreliability

解决方案

如果我正确理解了您的帖子，那么您的代码的问题在于icc()函数的结果没有被累积。

data.frame您可以通过在 之前声明一个空来解决此问题for loop，然后使用rbind()将最新结果附加到 this 中的现有结果中data.frame。

请参阅下面的代码以获取实现（请参阅注释以获得说明）：

rm(list = ls())

#Packages
library(irr)

#Dummy data
R1 <- data.frame(matrix(sample(1:100, 75*125, replace = TRUE), nrow = 75, ncol = 125))
R2 <- data.frame(matrix(sample(1:100, 75*125, replace = TRUE), nrow = 75, ncol = 125))


#Data frame that will accumulate the ICC results
#Initialized with zero rows (but has named columns)
my_icc <- data.frame(R1_col = character(), R2_col = character(), 
                     icc_val = double(), icc_lb = double(), 
                     icc_ub = double(), icc_conflvl = double(), 
                     icc_pval = double(), 
                     stringsAsFactors = FALSE)


#For loop
#Iterates through each COLUMN in R1 and R2
#And calculates ICC values with these as inputs
#Each R1[, i]-R2[, j] combination's results are stored
#as a row each in the my_icc data frame initialized above
for (i in 1:ncol(R1)){
  for (j in 1:ncol(R2)){

    #tmpdat is just a temporary variable to hold the current calculation's data
    tmpdat <- irr::icc(cbind.data.frame(R1[, i], R2[, j]), model = "twoway", type = "agreement", unit = "single")

    #Results from current cauculation being appended to the my_icc data frame
    my_icc <- rbind(my_icc, 
                    data.frame(R1_col = colnames(R1)[i], R2_col = colnames(R2)[j], 
                               icc_val = tmpdat$value, icc_lb = tmpdat$lbound, 
                               icc_ub = tmpdat$ubound, icc_conflvl = tmpdat$conf.level, 
                               icc_pval = tmpdat$p.value, 
                               stringsAsFactors = FALSE))


  } 
}

head(my_icc)
#   R1_col R2_col     icc_val      icc_lb    icc_ub icc_conflvl  icc_pval
# 1     X1     X1  0.14109954 -0.09028373 0.3570681        0.95 0.1147396
# 2     X1     X2  0.07171398 -0.15100798 0.2893685        0.95 0.2646890
# 3     X1     X3 -0.02357068 -0.25117399 0.2052619        0.95 0.5791774
# 4     X1     X4  0.07881817 -0.15179084 0.3004977        0.95 0.2511141
# 5     X1     X5 -0.12332146 -0.34387645 0.1083129        0.95 0.8521741
# 6     X1     X6 -0.17319598 -0.38833452 0.0578834        0.95 0.9297514

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