Hi All,

I am using a specialized aggregation function to reduce a dataset with
multiple rows per id down to 1 row per id. My function work perfect when
there are >1 id but alters the 'var.g' in undesirable ways when this
condition is not met, Therefore, I have been trying ifthen() statements to
keep the original value when length of unique id == 1 but I cannot get it to
work. e.g.:

#function to aggregate effect sizes:
aggs <- function(g, n.1, n.2, cor = .50) {
  n.1 <- mean(n.1)
  n.2 <- mean(n.2)
  N_ES <- length(g)
  corr.mat <- matrix (rep(cor, N_ES^2), nrow=N_ES)
  diag(corr.mat) <- 1
  g1g2 <- cbind(g) %*% g
  PSI <- (8*corr.mat + g1g2*corr.mat^2)/(2*(n.1+n.2))
  PSI.inv <- solve(PSI)
  a <- rowSums(PSI.inv)/sum(PSI.inv)
  var.g <- 1/sum(PSI.inv)
  g <- sum(g*a)
  out<-cbind(g,var.g, n.1, n.2)
  return(out)
  }


# automating this procedure for all rows of df. This format works perfect
when there is > 1 id per row only:

agg_g <- function(id, g, n.1, n.2, cor = .50) {
  st <- unique(id)
  out <- data.frame(id=rep(NA,length(st)))
  for(i in 1:length(st))   {
    out$id[i] <- st[i]
    out$g[i] <- aggs(g=g[id==st[i]], n.1= n.1[id==st[i]],
                       n.2 = n.2[id==st[i]], cor)[1]
    out$var.g[i] <- aggs(g=g[id==st[i]], n.1= n.1[id==st[i]],
                          n.2 = n.2[id==st[i]], cor)[2]
    out$n.1[i] <- round(mean(n.1[id==st[i]]),0)
    out$n.2[i] <- round(mean(n.2[id==st[i]]),0)
  }
  return(out)
}


# The attempted solution using ifthen() and minor changes to function but
it's not working properly:
agg_g <- function(df,var.g, id, g, n.1, n.2, cor = .50) {
  df$var.g <- var.g
  st <- unique(id)
  out <- data.frame(id=rep(NA,length(st)))
  for(i in 1:length(st))   {
    out$id[i] <- st[i]
    out$g[i] <- aggs(g=g[id==st[i]], n.1= n.1[id==st[i]],
                       n.2 = n.2[id==st[i]], cor)[1]
    out$var.g[i]<-ifelse(length(st[i])==1, df$var.g[id==st[i]],
                     aggs(g=g[id==st[i]],
                          n.1= n.1[id==st[i]],
                          n.2 = n.2[id==st[i]], cor)[2])
    out$n.1[i] <- round(mean(n.1[id==st[i]]),0)
    out$n.2[i] <- round(mean(n.2[id==st[i]]),0)
  }
  return(out)
}

# sample data:
id<-c(1, rep(1:19))
n.1<-c(10,20,13,22,28,12,12,36,19,12,36,75,33,121,37,14,40,16,14,20)
n.2 <- c(11,22,10,20,25,12,12,36,19,11,34,75,33,120,37,14,40,16,10,21)
g <- c(.68,.56,.23,.64,.49,-.04,1.49,1.33,.58,1.18,-.11,1.27,.26,.40,.49,
.51,.40,.34,.42,1.16)
var.g <-
c(.08,.06,.03,.04,.09,.04,.009,.033,.0058,.018,.011,.027,.026,.0040,
.049,.0051,.040,.034,.0042,.016)
df<-data.frame(id, n.1,n.2, g, var.g)

Any help is much appreciated,

AC

	[[alternative HTML version deleted]]

