Factorizando variables

En nuestra anterior entrada vimos cómo crear una matriz de datos que siga la lógica de un diseño intersujetos. En este tipo de diseño, cada sujeto sólo participa en una de las condiciones. Si recordamos el ejemplo, queríamos comprobar si la hormona oxitocina mejoraba el reconocimiento de rostros. Para ello teníamos un grupo de 10 hombres y 10 mujeres que fueron expuestos o bien con un tratamiento placebo (condición control) o bien con un tratamiento de  oxitocina (condición experimental). Cada participante recibe exclusivamente uno de los tratamientos (click aquí para descargar el script de la anterior entrada). 

Una vez que cargues el script, podrás ver que tenemos dos variables nominales (tratamiento y sexo). Estas variables que representan categorías diferentes entre sí, pero carecen de significado numérico. Dicho de otro modo, los números asignados a cada uno de los componentes de una variable nominal, simplemente representan diferentes grupos. En el caso de la variable sexo, el uno representa al grupo masculino y el dos al grupo femenino. Sin embargo, a no ser que especifiquemos lo contrario, R tratará a las variables como numéricas. Por dicha razón, tenemos que factorizarla, es decir, indicarle a R que esta variable es nominal y que, por lo tanto, estos números solo representan categorías. La instrucción general que le tenemos que dar a R es la siguiente:

factor(variable, levels =c(a,b,c…), labels=c("label1", "label2"…))

Veamos paso a paso esta instrucción. Lo primero es indicarle a R qué variable queremos factorizar. En nuestro caso es la variable Sexo de la matriz de datos Datos, por lo que la instrucción seria factor(Datos$Sexo). Sin embargo, también tenemos que indicarle a R cuales son los niveles de nuestra variable. En este caso, tenemos 1 y 2, por lo que sería levels=  c(1,2). Por último, le añadimos las etiquetas correspondientes a 1 y 2, en este caso masculino y femenino, respectivamente: labels=c("Masculino", "Femenino"). Si unimos la anterior instrucción y la asignamos a la variable Sexo de la matriz Data, seria:

Datos$Sexo <- factor(Datos$Sexo, levels = c(1,2), labels= c("Masculino", "Femenino"))

Al igual que el objeto Sexo, también tenemos que factorizar la variable Tratamiento. La instrucción seria como sigue:

Datos$Tratamiento <-factor(Datos$Tratamiento, levels = c(1,2), labels=c("Oxitocina", "Placebo"))

Y de esta forma ya sabe R que estas dos variables son nominales. Hasta la próxima!

PD: click aquí para descargar el script de esta entrada. Recuerda hacer click en la esquina superior derecha para saltar la publicidad.