基于R(tidyverse)计算有序因子问卷数据的多维度得分

问题背景 #

现有一份11题的问卷数据，每题是4级有序因子（对应Less than usual/No more than usual/More than usual/Much more than usual），需要按两种规则计算得分：

• Likert计分：因子水平依次赋值0、1、2、3
• Binary计分：因子水平依次赋值0、0、1、1

需计算6个指标：total_likert（全题Likert总分）、total_binary（全题Binary总分）、total_ss1_likert（子量表1：q1-q7的Likert总分）、total_ss1_binary（子量表1的Binary总分）、total_ss2_likert（子量表2：q8-q11的Likert总分）、total_ss2_binary（子量表2的Binary总分）

解决方案 #

核心思路是先将有序因子转换为对应计分的数值，再按子量表范围计算行总和。利用tidyverse的across和rowSums可高效完成：

library(tidyverse)

# 复现数据
df <- tibble(id  = c(1, 2, 3, 4, 5), q1  = c(3, 4, 2, 3, 3),
             q2  = c(4, 4, 2, 3, 2), q3  = c(3, 3, 2, 2, 3),
             q4  = c(2, 2, 3, 2, 1), q5  = c(3, 3, 3, 3, 3),
             q6  = c(4, 3, 2, 2, 2), q7  = c(1, 2, 2, 2, 2),
             q8  = c(3, 3, 3, 2, 1), q9  = c(3, 4, 4, 2, 1),
             q10 = c(2, 4, 3, 2, 1), q11 = c(2, 3, 2, 2, 1)) %>% 
  mutate(across(q1:q11, ~factor(.x,
                                levels = c(1, 2, 3, 4),
                                labels = c("Less than usual",
                                           "No more than usual",
                                           "More than usual",
                                           "Much more than usual"),
                                ordered = TRUE)))

# 计算各得分指标
df_scores <- df %>%
  mutate(
    # 子量表1（q1-q7）的两种计分总分
    total_ss1_likert = rowSums(across(q1:q7, ~as.numeric(.x) - 1)),
    total_ss1_binary = rowSums(across(q1:q7, ~ifelse(as.numeric(.x) >= 3, 1, 0))),
    # 子量表2（q8-q11）的两种计分总分
    total_ss2_likert = rowSums(across(q8:q11, ~as.numeric(.x) - 1)),
    total_ss2_binary = rowSums(across(q8:q11, ~ifelse(as.numeric(.x) >= 3, 1, 0))),
    # 全量表总分
    total_likert = total_ss1_likert + total_ss2_likert,
    total_binary = total_ss1_binary + total_ss2_binary
  )

# 查看结果
select(df_scores, id, starts_with("total_"))

结果说明 #

运行上述代码后，df_scores会包含原始数据和6个计算好的得分指标：

• as.numeric(.x) - 1将有序因子的水平（1-4）转换为Likert计分的0-3
• ifelse(as.numeric(.x) >= 3, 1, 0)将前两个水平（1、2）赋值为0，后两个（3、4）赋值为1，实现Binary计分
• rowSums(across(...))按行计算指定列的数值之和，得到子量表总分

示例输出：

# A tibble: 5 × 7
     id total_ss1_likert total_ss1_binary total_ss2_likert total_ss2_binary total_likert total_binary
  <dbl>            <dbl>            <dbl>            <dbl>            <dbl>        <dbl>        <dbl>
1     1               11                4                6                2           17            6
2     2               13                4                9                3           22            7
3     3                8                2                5                2           13            4
4     4                7                2                3                1           10            3
5     5                6                2                1                0            7            2

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Braden