Работа с переменными-факторами. Влияние типа переменной на особенности анализа

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

  > someData <- data.frame() # создаем пустой фрейм данных
  > fix(someData) # открываем форму для ввода значений, меняем имена и тип переменных и вводим данные (см.рис.1)
  > summary(someData) # смотрим сводку по данным
       gender    politicalViews         income     
   Min.   :1.0   Length:12          Min.   :250.0  
   1st Qu.:1.0   Class :character   1st Qu.:337.5  
   Median :1.5   Mode  :character   Median :425.0  
   Mean   :1.5                      Mean   :477.5  
   3rd Qu.:2.0                      3rd Qu.:662.5  
   Max.   :2.0                      Max.   :800.0  
  > someData$gender <- factor(someData$gender) # преобразуем переменную "gender" в фактор
  > someData$politicalViews <- factor(someData$politicalViews) # преобразуем переменную "politicalViews" в фактор
  > summary(someData) # смотрим сводку по данным
   gender politicalViews     income     
   1:6    center:4       Min.   :250.0  
   2:6    left  :4       1st Qu.:337.5  
          right :4       Median :425.0  
                         Mean   :477.5  
                         3rd Qu.:662.5  
                         Max.   :800.0  
  > someData$gender <- factor(someData$gender,labels=c("женщина","мужчина")) # указываем, что "1" - это женщина, а "2" - мужчина
  > someData$politicalViews <- factor(someData$politicalViews,levels=c("left","center","right")) # меняем порядок выведения категорий для переменной о политических взглядах
  > summary(someData) # смотрим сводку по данным
       gender  politicalViews     income     
   женщина:6   left  :4       Min.   :250.0  
   мужчина:6   center:4       1st Qu.:337.5  
               right :4       Median :425.0  
                              Mean   :477.5  
                              3rd Qu.:662.5  
                              Max.   :800.0  

31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42

  > testVector <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) # создаем числовой вектор
  > testVector <- factor(testVector) # преобразуем его в фактор
  > mean(testVector) # пробуем (безрезультатно) найти среднее значение
  [1] NA
  Warning message:
  In mean.default(testVector) :
    argument is not numeric or logical: returning NA
  > mean(as.numeric(testVector)) # находим среднее значение с временным преобразованием в числовой вектор
  [1] 5.5
  > testVector <- as.numeric(testVector) # опять делаем вектор числовым
  > mean(testVector) # опять находим среднее
  [1] 5.5