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Factorizar, segunda ronda

En el último ejercicio aprendiste a importar un archivo de datos usando el comando read_sav(). Con archivos de datos de SPSS, también puede ocurrir que algunas de las variables que importas tengan la clase labelled. Esto se hace para conservar toda la información de etiquetado que estaba presente originalmente en los archivos .sav y .por. Se recomienda forzar (o cambiar) estas variables a factores u otras clases estándar de R.

Los datos de este ejercicio contienen información sobre empleados y sus atributos demográficos y económicos (Fuente: QRiE). Puedes encontrar los datos en la siguiente URL:

https://assets.datacamp.com/production/course_1478/datasets/employee.sav

Este ejercicio forma parte del curso

Importación intermedia de datos en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Importa los datos de SPSS directamente desde la URL y guarda el data frame resultante como work.
  • Muestra el resumen de la columna GENDER de work. Esta información no te aporta gran cosa, ¿verdad?
  • Convierte la columna GENDER de work a un factor, la clase que se usa para variables categóricas en R. Usa as_factor().
  • Vuelve a mostrar el resumen de la columna GENDER. Esta vez, la salida tendrá mucho más sentido.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# haven is already loaded

# Import SPSS data from the URL: work


# Display summary of work$GENDER


# Convert work$GENDER to a factor


# Display summary of work$GENDER again
Editar y ejecutar código