使用sapply()统计R语言中测评题正确作答的频率

嘿，这事儿不难，我帮你一步步捋清楚！首先咱们得先明确手里的两个核心数据：一个是答案密钥（比如命名为answer_key，最好是带题目标签的向量，和你的responses数据框列名对应上），另一个是responses——每行是一个学生，每列是对应题目的作答选项。

第一步：先准备模拟示例（方便你对应自己的数据） #

先写个模拟数据的例子，你可以直接替换成自己的真实数据：

# 模拟答案密钥（3道题，正确答案分别是b、a、c，列名和作答数据保持一致）
answer_key <- c(Q1 = "b", Q2 = "a", Q3 = "c")

# 模拟5名学生的作答数据框
responses <- data.frame(
  Q1 = c("b", "a", "b", "c", "b"),
  Q2 = c("a", "a", "b", "a", "c"),
  Q3 = c("c", "c", "a", "c", "b")
)

第二步：用sapply()统计每道题的正确作答次数&频率 #

sapply()刚好适合遍历responses的每一列（也就是每一道题），我们可以给它传一个自定义函数，用来统计当前题目里学生选对的数量，最后再转换成频率：

# 统计每道题的正确作答人数
correct_counts <- sapply(responses, function(student_answers) {
  # 拿到当前题目的名称，匹配对应的正确答案
  current_question <- names(student_answers)
  correct_answer <- answer_key[current_question]
  # 统计选对的学生数量
  sum(student_answers == correct_answer)
})

# 计算正确作答频率（正确人数/总学生数）
correct_frequencies <- correct_counts / nrow(responses)

# 输出结果
print(correct_frequencies)

运行这段代码后，你会得到每道题的正确作答比例，比如上面的示例输出会是：

Q1   Q2   Q3 
0.80 0.60 0.60 

意思是Q1有80%的学生答对，Q2和Q3都是60%。

小提示 #

• 如果你的answer_key和responses的列顺序完全一致，也可以不用匹配列名，但用列名匹配更稳妥，避免因为列顺序乱了导致统计错误。
• 要是你想统计每个学生的正确题数，只需要把sapply()换成apply()按行遍历就行：student_correct <- apply(responses, 1, function(row) sum(row == answer_key))，这个顺手提一下，说不定你也能用得上！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Adam Quaal