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STATA-Daten mit foreign importieren (2)

Daten können sehr unterschiedlich sein – von Zeichenvektoren über kategoriale Variablen bis hin zu Datumswerten und mehr. Genau in solchen Fällen sind die zusätzlichen Argumente von read.dta() hilfreich.

Die Argumente, die du am häufigsten verwenden wirst, sind convert.dates, convert.factors, missing.type und convert.underscore. Ihre Bedeutung ist ziemlich selbsterklärend, wie Filip im Video gezeigt hat. Es geht darum, STATA-Daten korrekt in standardisierte R-Datenstrukturen zu konvertieren. Tippe ?read.dta, um die Standardwerte nachzulesen.

Der Datensatz für diese Übung enthält sozioökonomische Kennzahlen und den Zugang zu Bildung für verschiedene Personen (Quelle: World Bank). Diese Daten stehen als edequality.dta zur Verfügung und liegen in deinem Arbeitsverzeichnis im Ordner worldbank.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Fortgeschrittenes Importieren von Daten in R

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Anleitung zur Übung

  • Gib den Pfad zur Datei mit file.path() an. Nenne ihn path. Denk daran: Die Datei "edequality.dta" liegt im Ordner "worldbank".
  • Verwende die Variable path, um die Datei auf drei verschiedene Arten zu importieren; gib jedes Mal die Struktur mit str() aus:
  • edu_equal_1: Indem du nur den Datei-path an read.dta() übergibst.
  • edu_equal_2: Indem du den Datei-path übergibst und convert.factors auf FALSE setzt.
  • edu_equal_3: Indem du den Datei-path übergibst und convert.underscore auf TRUE setzt.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# foreign is already loaded

# Specify the file path using file.path(): path


# Create and print structure of edu_equal_1



# Create and print structure of edu_equal_2



# Create and print structure of edu_equal_3
Code bearbeiten und ausführen