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Fattorizza, round due

Nell'esercizio precedente hai imparato a importare un file di dati usando il comando read_sav(). Con i file di dati SPSS può anche capitare che alcune delle variabili importate abbiano la classe labelled. Questo serve a mantenere tutte le informazioni di etichettatura originariamente presenti nei file .sav e .por. È consigliabile convertire (ovvero cambiare) queste variabili in fattori o in altre classi standard di R.

I dati di questo esercizio riguardano informazioni su dipendenti e sui loro attributi demografici ed economici (Fonte: QRiE). I dati sono disponibili al seguente URL:

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

Questo esercizio fa parte del corso

Importazione intermedia di dati in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Importa i dati SPSS direttamente dall'URL e salva il data frame risultante come work.
  • Visualizza il riepilogo della colonna GENDER di work. Queste informazioni non ti dicono granché, giusto?
  • Converte la colonna GENDER in work in un fattore, la classe usata in R per le variabili categoriche. Usa as_factor().
  • Visualizza di nuovo il riepilogo della colonna GENDER. Questa volta l'output ha molto più senso.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# 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
Modifica ed esegui il codice