17、数据管理：变量重编码、筛选与合并操作指南

数据管理：变量重编码、筛选与合并操作指南

在数据处理过程中，我们常常需要对数据进行各种操作，如变量重编码、筛选和合并等。这些操作对于数据的分析和理解至关重要。下面将详细介绍这些操作的具体内容和实现方法。

1. 变量重编码

变量重编码是一种简化的条件转换方式，常用于将五点李克特量表项目合并为三点量表（不同意、中立、同意），以总结调查结果。同时，它还可以反转负面表述项目的量表，使所有项目的大数值具有相同的含义。

1.1 重编码的注意事项

• 信息丢失 ：合并量表会导致信息和统计效力的损失，降低发现显著关系的能力。
• 名义分类变量的处理 ：对名义分类变量（如种族）进行重编码时需谨慎，应先分析合并的合理性，否则可能导致错误结果。若分析耗时过长，可将部分值设为缺失值，专注于数据充足的组。

1.2 重编码的方法

• Stata 方法 ：使用 recode 命令，并可选择 “label” 选项添加值标签。
• R 方法 ：可使用一系列 IF/THEN 语句或 John Fox 的 car 包中的 recode 函数。

1.3 重编码示例

• 重编码少数变量 ：