アールメカブ

Rの備忘録

R_ファクターの削減 も参照

あるいはデータのファクター化

たとえば，アンケート集計で，男が1女が2とされている場合，summaryなど使うと，無意味な平均値などを得てしまいますよ．

dat$Sex[1:10] 
[1] 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2
summary(dat$Sex)
  Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
 1.000   2.000   2.000   1.787   2.000   2.000 

まあ，ほとんどFemaleばかりだとは分かります．

dat$Sex <- factor(dat$Sex)
summary(dat$Sex)
 1   2 
61 225 

さらにこうしておけばわかりやすいですね．

levels (dat$Sex) <- c("M","F")
 summary(dat$Sex)
 M   F 
61 225

これは一度に

dat$Sex <- factor(dat$Sex, labels = c("M", "F"))

でも可能．