Zacznij terazZacznij za darmo

Czynnikowanie, podejście drugie

W poprzednim ćwiczeniu poznałeś sposób importowania pliku danych za pomocą polecenia read_sav(). W przypadku plików SPSS zdarza się, że niektóre importowane zmienne mają klasę labelled. Służy to zachowaniu wszystkich informacji o etykietach, które pierwotnie znajdowały się w plikach .sav i .por. Zaleca się przekształcenie (zmianę) takich zmiennych na czynniki lub inne standardowe klasy R.

Dane w tym ćwiczeniu zawierają informacje o pracownikach oraz ich atrybutach demograficznych i ekonomicznych (źródło: QRiE). Dane są dostępne pod następującym adresem URL:

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

To ćwiczenie jest częścią kursu

Importowanie danych w R – poziom średnio zaawansowany

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zaimportuj dane SPSS bezpośrednio z podanego URL i zapisz wynikową ramkę danych jako work.
  • Wyświetl podsumowanie kolumny GENDER z work. Te informacje nie są zbyt przydatne, prawda?
  • Przekształć kolumnę GENDER w work na czynnik – klasę służącą do reprezentowania zmiennych kategorycznych w R. Użyj funkcji as_factor().
  • Wyświetl ponownie podsumowanie kolumny GENDER. Tym razem wynik będzie znacznie bardziej czytelny.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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
Edytuj i uruchom kod