复杂条件变异:使用条件变异创建新变量,仅使用给定参与者的过去观察？

Question

我有一个数据框(fbwb),在一组参与者中使用多个度量(1-3)对欺凌(1-6)进行多次评估.df看起来像这样:

fbwb <- read.table(text="id year bully1 bully2 bully3 cbully bully_ever 
100 1 NA 1 NA 1 1
100 2 1 1 NA 1 1
100 3 NA 0 NA 0 1
101 1 NA NA 1 1 1
102 1 NA 1 NA 1 1
102 2 NA NA NA NA 1
102 3 NA 1 1 1 1
102 4 0 0 0 0 1
103 1 NA 1 NA 1 1
103 2 NA 0 0 0 1", header=TRUE)

其中bully1,bully2和bully3是二进制变量,如果在相应的度量上报告了欺凌,则每个变量= 1.如果给定年份的3个欺凌变量中的任何一个= 1,则cbully是二进制的并且= 1.bully_ever是二进制的,如果在任何一年中针对给定参与者的任何措施报告了欺凌,则为= 1.

我想在我的df中创建一个名为bully_past的新二进制变量.bully_past表示任何过去年份中cbully = 1的情况.这与bully_ever略有不同.例如,如果参与者被评估了4次:

• bully_past应该使用第4年,第2年和第1年的信息.
• bully_past应使用第3年第2年和第1年的信息.
• bully_past应该使用第1年第1年的信息.
• bully_past应该是第1年的NA.

我尝试了很多东西,但最近的演绎如下:

fbwb <- fbwb %>%
  dplyr::group_by(id) %>%
  dplyr::mutate(bully_past = case_when(cbully == 1 & year == (year - 1) |
                                         cbully == 1 & year == (year - 2) |
                                         cbully == 1 & year == (year - 3) |
                                         cbully == 1 & year == (year - 4) |
                                         cbully == 1 & year == (year - 5) ~ 1,
                                       (is.na(cbully) & year == (year - 1) &
                                         is.na(cbully) & year == (year - 2) &
                                         is.na(cbully) & year == (year - 3) &
                                         is.na(cbully) & year == (year - 4) &
                                         is.na(cbully) & year == (year - 5)) ~ NA_real_,
                                       TRUE ~ 0)) %>%
  dplyr::ungroup()

这不起作用,因为指示使用哪些年份的语法不正确 - 因此它生成一列NA值.我做了其他的尝试,但我没能设法考虑所有上一年的观察.

可以使用以下代码在Stata中完成:

gen bullyingever = bullying
sort iid time
replace bullyingever = 1 if bullying[_n - 1]==1 & iid[_n - 1]==iid
replace bullyingever = 1 if bullying[_n - 2]==1 & iid[_n - 2]==iid
replace bullyingever = 1 if bullying[_n - 3]==1 & iid[_n - 3]==iid
replace bullyingever = 1 if bullying[_n - 4]==1 & iid[_n - 4]==iid
replace bullyingever = 1 if bullying[_n - 5]==1 & iid[_n - 5]==iid

我很欣赏有关如何在R中完成此任务的任何输入,最好使用dplyr.

Answer 1

在这里,我们可以编写一个辅助函数,可以查看以前的事件cumsum(使用事件的累积帐户来查看过去)以及lag()仅查看当前值.所以我们有

had_previous_event <- function(x) {
  lag(cumsum(!is.na(x) & x==1)>0)
}

然后,您可以将其与dplyr链条一起使用

fbwb %>%
  arrange(id, year) %>% 
  group_by(id) %>%
  mutate(bully_past = had_previous_event(cbully))

返回TRUE/FALSE但是如果你想要零/一,你可以改变它

  mutate(bully_past = as.numeric(had_previous_event(cbully)))