沿用你的程式码, 猜测以下是你要做的事: Aberr1<<-which(theta <0, arr.ind=T) # 哪些编号代表低能力者 Low <- Data[Aberr1,] # 将低能力者的答题反应取出 for(k in 1:length(Aberr1)){ tmp <- which(Low[k,]==0) # 每一个低能力者,答错的题号 Low[k,tmp] <- sample(c(0,0,0,1),length(tmp),replace=TRUE) # 将答错的题目, 以1/4的猜对机率取代为正确 } Low # 低能力者作假的作答反应 rowSums(Low-Data[Aberr1,]) # 原本是答错,随机被置换成正确答案(猜对)的个数! AbData <- Data AbData[Aberr1,] <- Low AbData # 作假的作答反应 rowSums(AbData-Data) ※ 引述《btoco (望尽天涯路)》之铭言： : [问题类型]: : 程式谘询(我想用R 做某件事情，但是我不知道要怎麽用R 写出来) : [软体熟悉度]: : 新手(没写过程式，R 是我的第一次) : 其实这个分类好难选啊XD : 我有用过R的一些package进行分析，只是以前资料的产生 : 都是利用Excel来产出，目前想学习如何利用程式来达到此目的。 : [问题叙述]: : 在试题反应理论（IRT）中，藉由受试者的能力参数、试题参数（难度、监别度、 : 猜测度）可以估计出该名受试通过某题的机率，再将其与随机产生的乱数进行比较 : ，就可以得到受试可能的答题反应。 : 目前在参考一些书籍与网路资源後，我已经可以产生正确的答题反应了，但接着我 : 想模拟产生低能力者（能力参数低於0）假性高分，随机答对的情况。也就是说这些 : 低能力者原本答错的试题被随机置换为正确（25%的答对率）。 : [程式范例]: : #正确的答题反应 : theta <<- sort(runif(100,-3,3)) #产生能力参数 : delta <<- sort(runif(15,-2,2)) #产生试题难度参数 : theta.matrix <<- matrix(theta,100,1) %*% matrix(1,1,15) #能力参数矩阵 : delta.matrix <<- matrix(1,100,1) %*% matrix(delta,1,15) #难度参数矩阵 : logs1 <<- theta.matrix-delta.matrix #能力-难度参数矩阵 : probs <<- (1+exp(-logs1))^-1 #各题答对机率 : Random_ <<- runif(100*15) #作为与答对机率比较的随机机率 : Data <<- ifelse(matrix(Random_,100,15) > probs,0,1) #正确的答题反应 : #异常作答反应 : #假性高分：能力值低於0者被挑选出来，其答错试题被随机置换为正确答案。 : Aberr1<<-which(theta <0, arr.ind=T) : .................................................................. : 其实到怎麽产生作假的作答反应，我就整个卡住了。 : 我目前的想像是利用逻辑判断找出低能力者，再将他们答错的反应挑出後， : 产生0、1的数列，其中1仅占25%。但怎麽做到这样的想像，且还要将这些作答反 : 应置换回原先的正确答题反应中，产生一个假性高分的资料矩阵真的是陷入鬼打墙 : 的回圈啊！！！ : 这样的问题，好像很简单，但真的不晓得怎麽挑出人与产生这样的虚假反应， : 再请各位先进与专家协助指点迷津了~ : 我也会继续尝试，感谢啊！！！！ : [关键字]: : 机率、矩阵置换、资料产生 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 203.73.70.8