Het makkelijkst is de functie makeScales in userfriendlyscience. Hiermee kun je namelijk van een hele hoop variabelen gelijk schalen berekenen. Bijvoorbeeld als volgt:
scales <- list(eersteSchaal = c('item1', 'item2'),
tweedeSchaal = c('vraag1', 'vraag2'));
En dan:
dat <- makeScales(dat, scales);
Het voordeel hiervan is dat je je schalen apart kunt definieren en aanmaken. Daardoor kun je bovenin je script aangeven welke variabelen in welke schalen vallen (eventueel zelfs dynamisch, e.g. op basis van uitkomsten van analyses zoals factor-analyses), en daarna in een keer de schalen aanmaken en de resulterende gemiddelden opslaan.
Je kunt het ook apart doen, e.g. met rowMeans:
gemiddelde <- rowMeans(mtcars[, c('drat', 'wt')]);
(mtcars is hier de dataset; drat en wt de variabelen; en gemiddelde de vector waar de uitkomst wordt opgeslagen; dit zou ook dat$nieuweVariabele kunnen zijn ofzo)