Дихотомизация переменных
Теперь, когда мы привели в порядок названия вопросов, давайте займёмся переменной ответов. В исходном анализе рассматривался процент людей, считающих то или иное поведение «в некоторой степени грубым» или «очень грубым». Чтобы воспроизвести этот результат, нам нужно преобразовать переменную rude: вместо исходных вариантов ответов объединим категории «в некоторой степени грубо» и «очень грубо» в одно значение.
Это упражнение является частью курса
Категориальные данные в Tidyverse
Инструкции к упражнению
- Удалите строки с NA в столбце значений.
- Создайте новую переменную
rude, которая принимает значение 0, если столбец значений содержит "No, not rude at all" или "No, not at all rude", и 1 в остальных случаях.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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'), ___, ___))