小编maa*_*aas的帖子

我想创建一个虚拟变量,如果在两个或多个不同年龄组中观察到个体,则取值为1,否则为0.

有人能够做到这一点,并能解释给我吗？

一个小例子可能是:

set.seed(123)
df <- data.frame(id = sample(1:10, 30, replace = TRUE),
             agegroup = sample(c("5054", "5559", "6065"), 30, replace = TRUE))

并预期产量:

id  agegroup    dummy
 3     6065       1
 8     6065       1
 5     6065       1
 9     6065       1
10     5054       1
 1     5559       0
 6     6065       1
 9     5054       1
 6     5054       1
 5     5054       1
10     5054       1
 5     5559       1
 7     5559       1
 6     5559       1
 2     5054       1
 9     5054       1
 3     5054       1
 1     5559       0 …

我正在通过包 MatchIt 运行粗化精确匹配 (CEM) 作为预处理步骤，并希望在进一步分析中使用匹配的数据。作为测试，我使用包 cem 运行 CEM，并注意到不平衡度量与通过 MatchIt 包的不平衡度量不同。例如，使用 LaLonde 数据集：

library(MatchIt)
library(cem)
data(LL)

re74cut <- seq(0, 40000, 5000)
re75cut <- seq(0, max(LL$re75)+1000, by=1000)
agecut <- c(20.5, 25.5, 30.5,35.5,40.5)
my.cutpoints <- list(re75=re75cut, re74=re74cut, age=agecut)

matchit.match <- matchit(treated ~ age + education + black + married + nodegree + 
                           re74 + re75 + hispanic + u74 + u75,
                         data = LL,
                         method = "cem",
                         cutpoints = my.cutpoints)

matchit.data <- match.data(matchit.match)

matchit.imb <- imbalance(group=matchit.data$treated,
                         data=matchit.data,
                         drop=c("treated","re78","distance",
                                "weights","subclass"))

cem.match <- cem(treatment = …