install.packages("haven")
library(haven)
d1 <- read_sav("dataname.sav")
#性別で分割する場合
#男性ファイル作成
d1m <- subset(d1, d1["gender"]=="1")
#女性ファイル作成
d1w <- subset(d1, d1["gender"]=="2")
・データ分析をする場合は、データ、調査票、報告書、スクリプト等をまとめて入れたフォルダを作成し、そこにRプロジェクトを作成すること。特にこだわりがなければデスクトップにフォルダを作ればよい。
・平松の授業では基本的にtidyverseを使ってコードを書いていく。ただし、Base言語を使うこともある。
・スクリプトの拡張子がRでないと不都合なので、txt等になっている場合はRに変更すること。
・データに上書きをするのではなく、スクリプトに上書きをしていくこと。分析のコードを書いたら自分の任意のスクリプトに保存しておくこと。
・新たに変数を作成した場合は、元の変数とのクロス表を作成し、変数作成が問題なくできているか確認すること。