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我有一个来自问卷调查的大数据集。将它从 SPSS 导入到 R（使用 SPSS 的 Stata-Output）给了我每个问题的答案作为因素。

一个问题的答案从 1 到 10。但是，有很多缺失值。R 也能识别它们。

但是，现在我想做一些计算 - 例如我想计算答案的平均值（不是很好的统计数据，我知道，没关系）。

所以我必须将因素重新编码为数字。我用as.numeric().

但是，现在我缺少编码为 11 到 14 的值。当然，我无法计算出任何这样的平均值。

将因子重新编码为数字并告诉 R 将任何大于 10 的值设置为 NA 的正确方法是什么？

例：你喜欢吃鱼吗？

    not at all                   very much | don't know  no answer  don't tell
R:  1   2   3   4   5   6   7   8   9   10 |     11          12         13
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让我们调用您的数据框data（您可能想先复制一份）。以下会将所有列中大于 10 的所有值设置为NA：

data[data>10]<-NA

以上假设您已经申请了as.numeric.

于 2011-02-23T17:44:01.977 回答
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如果你真的不需要缺失值，我会这样做：

a[a>10] <- NA

然后，您可以使用：

mean(a, na.rm=TRUE)

或者，如果您想解决这些缺失值，您可以使用：

mean(a[a<=10])
于 2011-02-23T17:44:27.887 回答