根据 R 中性别的分布类型替换 NA

Question

当我在这里选择 NA 值时

data[data=="na"] <- NA
data[!complete.cases(data),]

我必须更换它，但这取决于发行版的类型。如果使用 Shapiro.test 变量分布不正常，那么缺失值必须用中位数代替，如果正常，则用 mean 替换。但每个性别的分布（1 女，2 男）

data=structure(list(sex = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L), emotion = c(20L, 
15L, 49L, NA, 34L, 35L, 54L, 45L), IQ = c(101L, 98L, 105L, NA, 
123L, 120L, 115L, NA)), .Names = c("sex", "emotion", "IQ"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-8L))

期望的输出

sex emotion IQ
1   20  101
1   15  98
1   49  105
1   28  101
2   34  123
2   35  120
2   54  115
2   45  119

Answer 1

以下代码将根据 Shapiro 检验替换 NA 值：

library(dplyr)

data %>% 
 group_by(sex) %>%
 mutate(
  emotion = ifelse(!is.na(emotion), emotion,
   ifelse(shapiro.test(emotion)$p.value > 0.05,
    mean(emotion, na.rm=TRUE), quantile(emotion, na.rm=TRUE, probs=0.5) ) ),
  IQ = ifelse(!is.na(IQ), IQ,
   ifelse(shapiro.test(IQ)$p.value > 0.05,
    mean(IQ, na.rm=TRUE), quantile(IQ, na.rm=TRUE, probs=0.5) )
  )
 )

根据 R 中性别的分布类型替换 NA

Replacing NA depending on distribution type of gender in R

r

plyr

na

dplyr