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Factoriser, deuxième ronde

Dans le dernier exercice, vous avez appris à importer un fichier de données à l'aide de la commande read_sav(). Avec les fichiers de données SPSS, il peut aussi arriver que certaines des variables importées aient la classe labelled. Cela permet de conserver toute l'information d'étiquetage présente à l'origine dans les fichiers .sav et .por. Il est recommandé de forcer (ou de convertir) ces variables en facteurs ou en d'autres classes standard de R.

Les données de cet exercice portent sur des employés et leurs caractéristiques démographiques et économiques (Source : QRiE). Les données se trouvent à l'URL suivante :

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

Cette activité fait partie du cours

Importation de données intermédiaire avec R

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Instructions de l’exercice

  • Importez les données SPSS directement depuis l'URL et enregistrez la trame de données résultante sous work.
  • Affichez le sommaire de la colonne GENDER de work. Cette information ne vous est pas très utile, n'est-ce pas?
  • Convertissez la colonne GENDER de work en facteur, la classe qui représente les variables catégorielles dans R. Utilisez as_factor().
  • Affichez de nouveau le sommaire de la colonne GENDER. Cette fois, l'affichage est beaucoup plus parlant.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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
Modifier et exécuter le code