Dichotomiser des variables
Maintenant que nous avons nettoyé les noms des questions, travaillons sur la variable de réponse. Dans l’analyse d’origine, ils ont examiné le pourcentage de personnes considérant un comportement comme plutôt ou très impoli. Pour le reproduire, nous devons transformer notre variable rude, en regroupant les réponses « plutôt impoli » et « très impoli ».
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Données catégorielles dans le Tidyverse</cours>Instructions de l’exercice
- Supprimez les lignes dont la colonne value contient des NA
- Créez une nouvelle variable, rude, qui vaut 0 si la colonne value est "No, not rude at all" ou "No, not at all rude" et 1 sinon.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
dichotimized_data <- gathered_data %>%
mutate(response_var = str_replace(response_var, '.*rude to ', '')) %>%
mutate(response_var = str_replace(response_var, 'on a plane', '')) %>%
# Remove rows that are NA in the value column
___ %>%
# Dichotomize the value variable to make a new variable, rude
mutate(rude = if_else(value ___ c('No, not rude at all', 'No, not at all rude'), ___, ___))