如何重新编码李克特量表调查响应，以便在向量中合并类似响应？

Question

我的李克特量表反应范围为 1:7，其中 8 表示“不知道”。我想将 1:3、4、5:7 重新编码为一个新变量，而不是具有 8 个不同响应的向量，我有一个新变量来合并 1:3、4 和 5:7 并忽略“don”不知道”的回应。我想将其称为“pid3”。该向量来自导入的轮询数据。它被称为“pid7”。它很长，所以我无法手动重新输入它。抱歉 - 这是我第一次在这里提问。我对 R 不太流利。

library(dplyr)
class(pop$pid7)
pid3 <- data.frame(x = c("DEMOCRAT", "INDEPENDENT", "REPUBLICAN"))
pid7 <- recode(pop$pid7, x_recoded = recode(x, "DEMOCRAT" = 1:3, "INDEPENDENT" = 4, "REPUBLICAN" = 5:7, "NA"= 8))
dplyr::recode(pop$pid7, "DEMOCRAT" = 1,2,3, "INDI" = 4, "REPUBLICAN" = 5,6,7, "NA" = 8) 

这些是我尝试过的事情。我不明白我需要按照什么顺序做事。

Answer 1

从这里获取建议：如何重新编码向量中的多个值变成一个值？

x <- sample(1:8, 15, replace = T)
x
#>  [1] 8 1 7 3 1 5 3 8 2 7 3 7 1 5 6

keysvals <- setNames(rep(c("DEMOCRAT", "INDEPENDENT", "REPUBLICAN", NA), c(3,1,3,1)), 1:8)
dplyr::recode(x, !!!keysvals)
#>  [1] NA           "DEMOCRAT"   "REPUBLICAN" "DEMOCRAT"   "DEMOCRAT"  
#>  [6] "REPUBLICAN" "DEMOCRAT"   NA           "DEMOCRAT"   "REPUBLICAN"
#> [11] "DEMOCRAT"   "REPUBLICAN" "DEMOCRAT"   "REPUBLICAN" "REPUBLICAN"

Answer 2

我建议使用 dplyr 中的 case_when 。

下面的示例将 8（或者实际上任何与之前的 1 到 7 不匹配的任何内容）重新编码为 NA 符号，而不是字符值“NA”。但是，如果您确实想使用“NA”，则可以用它替换。

set.seed(39)

df <- data.frame(
  x = sample(1:8, 10, replace = T)
)

library(dplyr)

df %>%
  mutate(x_recoded = case_when(
    x %in% 1:3 ~ "DEMOCRAT",
    x == 4 ~ "INDEPENDENT",
    x %in% 5:7 ~ "REPUBLICAN",
    TRUE ~ NA_character_
  ))

输出

   x   x_recoded
1  1    DEMOCRAT
2  3    DEMOCRAT
3  8        <NA>
4  8        <NA>
5  2    DEMOCRAT
6  5  REPUBLICAN
7  6  REPUBLICAN
8  8        <NA>
9  4 INDEPENDENT
10 5  REPUBLICAN