Путаница между уровнями факторов и метками факторов

Кажется, существует различие между уровнями и метками фактора R. До сих пор я всегда считал, что уровни являются "реальными" названиями уровней факторов, а ярлыки - имена, используемые для вывода (например, таблицы и графики). Очевидно, это не так, как показано в следующем примере:

df <- data.frame(v=c(1,2,3),f=c('a','b','c'))
str(df)
'data.frame':   3 obs. of  2 variables:
 $ v: num  1 2 3
 $ f: Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 2 3

df$f <- factor(df$f, levels=c('a','b','c'),
  labels=c('Treatment A: XYZ','Treatment B: YZX','Treatment C: ZYX'))
levels(df$f)
[1] "Treatment A: XYZ" "Treatment B: YZX" "Treatment C: ZYX"

Я думал, что уровни ('a', 'b', 'c') могут каким-то образом быть доступны при создании сценариев, но это не работает:

> df$f=='a'
[1] FALSE FALSE FALSE

Но это делает:

> df$f=='Treatment A: XYZ' 
[1]  TRUE FALSE FALSE

Итак, мой вопрос состоит из двух частей:

  • Какая разница между уровнями и метками?

  • Возможно ли иметь разные имена для уровней факторов для сценариев и вывода?

Справочная информация. Для более длинных скриптов сценарии с короткими коэффициентами, похоже, намного проще. Однако для отчетов и графиков эти короткие уровни факторов могут быть недостаточными и должны быть заменены именами префиксов.

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Очень короткий: уровни - это вход, метки - вывод в функции factor(). Фактор имеет только атрибут level, который устанавливается аргументом labels в функции factor(). Это отличается от концепции меток в статистических пакетах, таких как SPSS, и может быть запутанным в начале.

Что вы делаете в этой строке кода

df$f <- factor(df$f, levels=c('a','b','c'),
  labels=c('Treatment A: XYZ','Treatment B: YZX','Treatment C: ZYX'))

сообщает R, что существует вектор df$f

  • который вы хотите преобразовать в коэффициент,
  • в котором разные уровни кодируются как a, b и c
  • и для которых вы хотите, чтобы уровни были помечены как "Лечение A" и т.д.

Факторная функция будет искать значения a, b и c, преобразовывать их в классы числовых коэффициентов и добавлять значения меток в атрибут level фактора. Этот атрибут используется для преобразования внутренних числовых значений в правильные метки. Но, как вы видите, нет атрибута label.

> df <- data.frame(v=c(1,2,3),f=c('a','b','c'))    
> attributes(df$f)
$levels
[1] "a" "b" "c"

$class
[1] "factor"

> df$f <- factor(df$f, levels=c('a','b','c'),
+   labels=c('Treatment A: XYZ','Treatment B: YZX','Treatment C: ZYX'))    
> attributes(df$f)
$levels
[1] "Treatment A: XYZ" "Treatment B: YZX" "Treatment C: ZYX"

$class
[1] "factor"

Ответ 2

Я написал пакет "lfactors", который позволяет ссылаться на уровни или метки.

# packages
install.packages("lfactors")
require(lfactors)

flips <- lfactor(c(0,1,1,0,0,1), levels=0:1, labels=c("Tails", "Heads"))
# Tails can now be referred to as, "Tails" or 0
# These two lines return the same result
flips == "Tails"
#[1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
flips == 0 
#[1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE

Обратите внимание, что lfactor требует, чтобы уровни были числовыми, чтобы их не путать с метками.