Question

在避风港或标记包中是否有更简单的方法将标记变量转换为数字变量？

以下代码说明了我的问题。在sav文件中很重要之后，每个变量都是标记变量。有些是最初的数字变量，98和99是缺失值。所以我必须重新编码设置为NA，但是我必须使用as.numeric（）将重新编码的变量强制转换为数字

有更简单的方法吗？

#Load libraries
library(devtools)
library(dplyr)
library(car)
#Install package with data
install_github('sjkiss/LSIRM')
#Load library
library(LSIRM)
#Loda dataset
data(ces)
#show variable of interest
table(ces$PES15_74)
#Get variable labels
variable_labels<-lapply(ces, function(x) attr(x, 'label'))
#Get value labels
value_labels<-lapply(ces, function(x) attr(x, 'labels'))
#Show class of variable of interest
class(ces$PES15_74)
#show variable and value labels
ces$PES15_74 
attr(ces$PES15_74, 'labels') #Note 98 and 99 should be missing values 
#Show mean
mean(ces$PES15_74, na.rm=T)
#Recode out missing values
ces$tv<-recode(ces$PES15_74, "98:99=NA")
#Show class
class(ces$tv)
#Try with as.factor.result=F
ces$tv2<-recode(ces$PES15_74, "98:99=NA", as.factor.result=F)
#show class
class(ces$tv2)
#coerce to numeric
ces$tv<-as.numeric(ces$tv)
#show mean after coercion
mean(ces$tv, na.rm=T)
#show mean uncoerced
mean(ces$PES15_74, na.rm=T)

Answer 1

您可以试用我的包expss。但它的类“执行”略有不同，因此在下面的代码中有转换（或者您可以使用expss :: read_spss读取* .sav文件）。

library(LSIRM)
data(ces)
library(expss)

### change class "labelled" to c("labelled", "numeric")
for (each in colnames(ces)){
    if ("labelled" %in% class(ces[[each]])){
        class(ces[[each]]) = c("labelled", "numeric")
    }
}

### calculations
fre(ces$PES15_74)
ces$tv = if_val(ces$PES15_74, 98:99 ~ NA)
fre(ces$tv)
cro(ces$PES15_74, ces$tv)
mean_col(ces$tv)

重新编码后将标记的变量强制转换为数字

1 个答案: