如何判断分组内所有评分者的评分列是否一致？

我有一个dataframe，每行代表一个项目组从三位评分者（advisor、mentor、other）处获得的评分。列ELA1、ELA2、MATH1、MATH2、ESS1、ESS2为可评分项，每组仅需被评定3项，但同组的三位评分者应评定相同的项目。需要检查同组内所有评分者是否评定了相同的项目集，并生成一个虚拟变量标记该组的评分者是否评定了相同的项目集。

示例数据如下：

df <- data.frame(group=c("A","A","A","B","B","B","C","C","C"),
                 rater=c("Advisor", "Mentor", "Other", "Advisor", "Mentor", "Other", "Advisor", "Mentor", "Other"),
                 ELA1=c(1, 2, 2, NA, NA, 1, NA, NA, NA),
                 ELA2=c(NA, NA, NA, 2, NA, 1, NA, NA, NA),
                 MATH1=c(3, 3, 2, NA, 2, NA, 3, 3, 2),
                 MATH2=c(2, 3, 2, NA, NA, 1, 3, 3, 1),
                 ESS1=c(NA, NA, NA, 2, 2, NA, 3, 3, 1),
                 ESS2=c(NA, NA, NA, 2, 2, NA, NA, NA, NA))

示例中，A组和C组的三位评分者评定了相同的项目，而B组的评分者评定的项目集不一致，需要编写R代码识别此类不一致情况并生成指示列。

核心思路是：先提取每个评分者实际评定的项目集，再按组检查所有评分者的项目集是否完全一致，最终生成一致性标记列。

步骤1：提取每个评分者的评定项目集 #

逐行筛选出非NA的评分列，将列名排序后拼接成字符串（避免列名顺序差异导致误判），作为该评分者的项目标识。

步骤2：按组验证一致性 #

对每个组，统计组内不同项目标识的数量，若数量为1则说明组内评分者的项目集一致，反之则不一致。

完整代码 #

library(dplyr)
library(purrr)

# 提取每行的评定项目集并格式化
df_processed <- df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(assessed_items = paste(sort(names(.)[!is.na(c_across(ELA1:ESS2))]), collapse = ",")) %>%
  ungroup()

# 按组生成一致性标记列
df_result <- df_processed %>%
  group_by(group) %>%
  mutate(consistent = as.integer(n_distinct(assessed_items) == 1)) %>%
  ungroup()

# 查看结果
print(df_result)

代码说明 #

1. rowwise() + c_across(ELA1:ESS2)：逐行处理所有评分列的数据。
2. names(.)[!is.na(...)]：筛选出当前行非NA的评分列名，即该评分者实际评定的项目。
3. sort() + paste(..., collapse=",")：对列名排序后拼接成统一格式的字符串，确保同一项目集无论列名顺序如何都能被识别为相同标识。
4. group_by(group) + n_distinct(assessed_items)：按组统计不同项目标识的数量，若数量为1则标记consistent为1（一致），否则为0（不一致）。

结果验证 #

运行代码后，df_result中的consistent列会准确标记每组的一致性：

• A组、C组的consistent值为1（项目集一致）
• B组的consistent值为0（项目集不一致）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者helpneeder