A solução do Luciano funciona perfeitamente. Mas também é possível realizar essa tarefa com o data.table. Utilizando os mesmo dados sintéticos do Luciano, considerando que os dados estão em um data.frame chamado dados:

> library(data.table)
> dt <- data.table(dados)
> setkey(x=dt, v1, v2)
> dt[,mean(resposta), by=list(v1,v2)] 

com saída:

    v1 v2          V1
 1:   A  a   0.22675105
 2:   A  b  -0.24474834
 3:   B  a  -0.18363101
 4:   B  b  -0.10953642
 5:   C  a  -0.65348789
 6:   C  b   0.62227208
 7:   D  a  -0.65755674
 8:   D  b   0.31877390
 9:   E  a   0.05407398
10:  E  b   0.05752269


2013/10/21 Luciano F. Sgarbi <luciano.f.sgarbi@gmail.com>
Veja se é algo assim:

n=100
dados<-data.frame( v1=sample(LETTERS[1:5],n,r=T),
                   v2=sample(letters[1:2],n,r=T),
                   resposta=rnorm(n))

tapply(dados$resposta,dados[,c('v1','v2')], mean)

Abraços,
Luciano


Em 21 de outubro de 2013 16:12, geovane barbosa <geovanecb@yahoo.com.br> escreveu:
Olá pessoal tudo bem, estou com uma dúvida. 

Estou sando a função tapply da seguinte forma : 

tapply(pressaoarterial, raca9, mean,na.rm = TRUE) # só que nesse caso ele me retorna o valor médio da pressão por raça, eu gostaria de introduzir mais uma variável que é atividade física caracterizada por 4 variáveis.

Logo, seria visto a média da pressão arterial nas raças dividas por períodos de atividade física.


grato 


 


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Prof. Geovane Carlos Barbosa
UCL - Faculdade do Centro Leste
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Luciano F. Sgarbi
Currículo Lattes
Dep. Ecologia, Instituto de Ciências Biológicas I
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