R の因子水準: カテゴリ変数と順序変数の使用

このチュートリアルでは、R の因子と因子水準について説明します。因子の作成方法と因子水準の調整方法を学習します。

因子は、R で変数を保存したり操作したりするために使用されます。

このチュートリアルでは、カテゴリ変数と順序変数を扱います。カテゴリ変数は、特定の方法で順序付けられていない 1 つ以上のカテゴリに関係する変数です。例としては色が挙げられます。一方、順序変数はカテゴリ変数に似ていますが、順序変数にはカテゴリの順序が明確であるという違いがあります。これは、低、中、高のようなものです。

これは、より統計的な用語の紹介です。あなたは現在、データと統計分析に関する R の機能をゆっくりと探索しています。

目次

• R のカテゴリ因子レベル
• R の順序因子レベル
• 結論

R のカテゴリ因子レベル

データ フレームに関する別のレッスンで、ドル記号( $ ) を使用してアヤメデータセットから Species 列を出力したことを思い出してください。RStudioでこれをもう一度実行します。最下部には、setosa、versicolor、およびvirginicaで構成されるレベルを含む行があります。

これは、データ内のカテゴリを処理する R の方法です。

unique ( )関数を使用すると、R は指定された列の一意の値をリストします。たとえば、unique (iris$Species)を実行すると、コンソールにはアイリスの 3 つの種レベルが表示されます。

これらのレベルには固有の順序はありません。setosa が他の 2 つの色のカテゴリよりも優れているとは言えません。R はデフォルトで、それらをアルファベット順に並べます。

R の順序因子レベル

ここで、カテゴリーに固有の順序を持​​つ因子を調べてみましょう。

ベクトルを作成し、「orders」という名前を付けます。この例では、スターバックスのカップ サイズ名 (トール、ベンティ、グランデ) を使用して、そのベクトルにデータを割り当てます。次に、それを印刷します。

これらは最小のものから最大のものまで配置する必要があります。それは高く、ベンティで、そして壮大でなければなりません。ただし、注文に対して一意の ( )関数を実行すると、注文はその順序で並べられません。

これらを順序変数に変換する方法は次のとおりです。まず、新しいベクトルを作成する必要があります。この場合、ベクトルはnew_orders_factorと呼ばれます。このベクトルに、factor ( )関数を割り当てます。この関数内で、レベルを設定するベクトルを入力します。次に、表示する順序でレベルを指定します。

このコード行全体を強調表示して実行します。新しい値が環境に追加されます。

ベクトルが因子として適切に割り当てられているかどうかを確認するには、is.factor ( )関数を使用します。2 つのベクトル、 ordersとnew_orders_factorを確認すると、前者は FALSE を返しますが、新しいベクトルは確かに因子であることがわかります。

因子は、一連のテキストを保存するための特別な方法です。また、これは文字ベクトルですが、値またはレベルの特定の順序を持​​つ特定の数のカテゴリを含めることができる方法で格納できます。

レベル ( )関数を使用して確認すると、レベルが正しい順序になっていることがわかります。

R でベクトルを作成する: ステップバイステップのチュートリアル
R でデータ フレームを作成する: 基本を学ぶ

結論

このレッスンは難解に見えるかもしれませんが、より高度な R コーディングを扱うときにこれがどのように違いを生むかがわかります。因子とレベルは多くの R コーディングや統計分析で頻繁に登場するため、因子とレベルについて学ぶことが重要です。