R语言中使用CUT函数将数据进行分段重编码

在很多SCI论文中，都会把连续变量进行分段比较，如年龄分为青年、中年、老年，或者把某一指标连续高,中,低分为几等分再进行性分析，如下图所示，把连续的孕周通过认为的分为早孕、中孕和晚孕

在R语言中，实现这种方法，我们需要把连续变量进行分段（也叫分箱）然后进行重编码对数据进行分析，这一步很重要，这是为后面的分析做准备。今天我们通过使用R语言自带的CUT函数来演示对数据的分段重编码及数据整理。
我们今天使用SPSS软件自带的Breast cancer surviva的数据资料为演示，先打开Rstudiu把数据导入，并且删除缺失值

library(foreign)#导入foreign包
bc <- read.spss("E:/r/Breast cancer survival agec.sav",
                use.value.labels=F, to.data.frame=T)
bc <- na.omit(bc)

查看一下该数据

head(bc)

第二个指标是年龄，我们打算把年龄平局分为高中低三个区间

age1<-cut(bc$age,breaks = 3,labels = c(1,2,3))#平均分为3个区间，命名为1，2，3

dc<-cbind(bc,age1)#把变量加入表格

这样就把年龄进行了分组重编码。我们还可以对具体年龄段进行分组

age2<-cut(bc$age,breaks=c(0,20,60,100),include.lowest=T,
          labels = c(1,2,3))#把age划分为0-20，20-60，60到100这样3个区间
dd<-cbind(bc,age2)#把变量加入表格

也可以按百分位比把年龄进行分段

age3<-quantile(bc$age,c(0,.25,.50,.75,1))
dc<-cbind(bc,age3)#把变量加入表格

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