Question

基本上我的问题是我想要运行PCA分析，但我的数据结构不正确。希望这张图片可以让你理解我的意思：

trial.one.two <- na.omit(trial.one.one)
head(trial.one.two)
                 v79             v81                v82 Q.One Q.Two Q.Three
2 Disagrees a little Agrees a little Disagrees a little     3     2       3
3       Agrees a lot    Agrees a lot Disagrees a little     1     1       3
4    Agrees a little Disagrees a lot    Disagrees a lot     2     4       4
5       Agrees a lot    Agrees a lot    Disagrees a lot     1     1       4
6    Agrees a little    Agrees a lot    Agrees a little     2     1       2
8       Agrees a lot Agrees a little       Agrees a lot     1     2       1

我正在使用的数据是在5000多名个人中进行的一项调查，我想知道有多少人回答过例如“同意很多”：2253，“同意一点”：2005年等。我需要以下列方式分配数据：

1“很多人同意” 2“同意一点” 3“不一致” 4“不同意”

其中1是组件1，2是组件2，依此类推，基本上我想运行PCA。

任何人都可以引导我进入我应该做的事情吗？

---------- UPDATE -------------

我实施后：

convert.factor <- function(val){
  if(val == "Agrees a lot"){
    return(1)
  } else if(val == "Agrees a little") {
    return(2)
  } else if(val == "Disagrees a little") {
    return(3)
  } else if(val == "Disagrees a lot") {
    return(4)
  }
}

trial.one.two$v79 <- sapply(trial.one.two$v79, convert.factor)
trial.one.two$v81 <- sapply(trial.one.two$v81, convert.factor)
trial.one.two$v82 <- sapply(trial.one.two$v82, convert.factor)

head(trial.one.two)
  v79 v81 v82 Q.One Q.Two Q.Three
2   3   2   3     3     2       3
3   1   1   3     1     1       3
4   2   4   4     2     4       4
5   1   1   4     1     1       4
6   2   1   2     2     1       2
8   1   2   1     1     2       1

Answer 1

你可以按照

的方式做点什么

convert.factor <- function(val){
  if(val == "Agrees a lot"){
    return(1)
  } else if(val == "Agrees a little") {
    return(2)
  } else if(val == "Disagrees a little") {
    return(3)
  } else if(val == "Disagrees a lot") {
    return(4)
  }
}

trial.one.two$v79 <- sapply(trial.one.two$v79, convert.factor)
trial.one.two$v81 <- sapply(trial.one.two$v81, convert.factor)
trial.one.two$v82 <- sapply(trial.one.two$v82, convert.factor)

或者，如果您只是在寻找人们回答每个类别的频率，您可以执行以下操作：

table(trial.one.two$v79)

请注意，在这种情况下，没有理由首先转换变量。

如何构建数据集来运行PCA？

1 个答案: