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
Istruzioni dell'esercizio
- Importa i dati SPSS direttamente dall'URL e salva il data frame risultante come
work. - Visualizza il riepilogo della colonna
GENDERdiwork. Queste informazioni non ti dicono granché, giusto? - Converte la colonna
GENDERinworkin un fattore, la classe usata in R per le variabili categoriche. Usaas_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