“R：数据转换”的版本间的差异

2017年3月9日 (四) 16:18的版本

变量重命名

变量再编码

在进行重新分析之前，需要对反向计分的题目进行调整。比如，有一个量表采用Likert 5分等级量表，其中item2，item8是反向计分的题目。意味着对这两道题的回答需要调整，问卷填写者填的5，需要调整为1；4需要调整为2；3不变；2调整为4；1调整为5。这样，才与其他没有反向计分题目的一致。这个时候，我们就需要对item2，item8进行再编码。

有时，我们需要对变量进行相应的调整，也会用到再编辑。比如，被调查者的教育程度，原来的数据中1代表小学 2代表初中……，后面我们需要将小学与初中进行合并出来，也就是不再区分小学与初中，这时也需要进行再编码。

R自带的函数相对复杂，建议使用car包中的recode()来进行再编辑。具体操作如下：

library(car)  # 启用car包。如果没有安装，请先安装。安装方法，请在R控制台输入：install.packages("car")。
mydata$item2 <- recode(mydata$item2, "1=5;2=4;3=3;4=2;5=1;else='NA'")  # 对item2进行再编码   
mydata$item8 <- recode(mydata$item8, "1=5;2=4;3=3;4=2;5=1;else='NA'")  # 对item8进行再编码

另外，doBy包中的recodevar()也可以用来再编码。