Dichotomizes variables into dummy variables (0/1). Dichotomization is either done by median, mean or a specific value (see dich.by). dicho_if() is a scoped variant of dicho(), where recoding will be applied only to those variables that match the logical condition of predicate.

dicho(x, ..., dich.by = "median", as.num = FALSE, var.label = NULL,
  val.labels = NULL, append = TRUE, suffix = "_d")

dicho_if(x, predicate, dich.by = "median", as.num = FALSE,
  var.label = NULL, val.labels = NULL, append = TRUE,
  suffix = "_d")

Arguments

x

A vector or data frame.

...

Optional, unquoted names of variables that should be selected for further processing. Required, if x is a data frame (and no vector) and only selected variables from x should be processed. You may also use functions like : or tidyselect's select_helpers. See 'Examples' or package-vignette.

dich.by

Indicates the split criterion where a variable is dichotomized. Must be one of the following values (may be abbreviated):

"median" or "md"

by default, x is split into two groups at the median.

"mean" or "m"

splits x into two groups at the mean of x.

numeric value

splits x into two groups at the specific value. Note that the value is inclusive, i.e. dich.by = 10 will split x into one group with values from lowest to 10 and another group with values greater than 10.

as.num

Logical, if TRUE, return value will be numeric, not a factor.

var.label

Optional string, to set variable label attribute for the returned variable (see vignette Labelled Data and the sjlabelled-Package). If NULL (default), variable label attribute of x will be used (if present). If empty, variable label attributes will be removed.

val.labels

Optional character vector (of length two), to set value label attributes of dichotomized variable (see set_labels). If NULL (default), no value labels will be set.

append

Logical, if TRUE (the default) and x is a data frame, x including the new variables as additional columns is returned; if FALSE, only the new variables are returned.

suffix

String value, will be appended to variable (column) names of x, if x is a data frame. If x is not a data frame, this argument will be ignored. The default value to suffix column names in a data frame depends on the function call:

  • recoded variables (rec()) will be suffixed with "_r"

  • recoded variables (recode_to()) will be suffixed with "_r0"

  • dichotomized variables (dicho()) will be suffixed with "_d"

  • grouped variables (split_var()) will be suffixed with "_g"

  • grouped variables (group_var()) will be suffixed with "_gr"

  • standardized variables (std()) will be suffixed with "_z"

  • centered variables (center()) will be suffixed with "_c"

  • de-meaned variables (de_mean()) will be suffixed with "_dm"

  • grouped-meaned variables (de_mean()) will be suffixed with "_gm"

predicate

A predicate function to be applied to the columns. The variables for which predicate returns TRUE are selected.

Value

x, dichotomized. If x is a data frame, for append = TRUE, x including the dichotomized. variables as new columns is returned; if append = FALSE, only the dichotomized variables will be returned.

Details

dicho() also works on grouped data frames (see group_by). In this case, dichotomization is applied to the subsets of variables in x. See 'Examples'.

Note

Variable label attributes are preserved (unless changed via var.label-argument).

Examples

data(efc) summary(efc$c12hour)
#> Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's #> 4.00 10.00 20.00 42.40 42.75 168.00 6
# split at median table(dicho(efc$c12hour))
#> #> 0 1 #> 464 438
# split at mean table(dicho(efc$c12hour, dich.by = "mean"))
#> #> 0 1 #> 676 226
# split between value lowest to 30, and above 30 table(dicho(efc$c12hour, dich.by = 30))
#> #> 0 1 #> 606 296
# sample data frame, values from 1-4 head(efc[, 6:10])
#> c82cop1 c83cop2 c84cop3 c85cop4 c86cop5 #> 1 3 2 2 2 1 #> 2 3 3 3 3 4 #> 3 2 2 1 4 1 #> 4 4 1 3 1 1 #> 5 3 2 1 2 2 #> 6 2 2 3 3 3
# dichtomized values (1 to 2 = 0, 3 to 4 = 1) library(dplyr) efc %>% select(6:10) %>% dicho(dich.by = 2) %>% head()
#> c82cop1 c83cop2 c84cop3 c85cop4 c86cop5 c82cop1_d c83cop2_d c84cop3_d #> 1 3 2 2 2 1 1 0 0 #> 2 3 3 3 3 4 1 1 1 #> 3 2 2 1 4 1 0 0 0 #> 4 4 1 3 1 1 1 0 1 #> 5 3 2 1 2 2 1 0 0 #> 6 2 2 3 3 3 0 0 1 #> c85cop4_d c86cop5_d #> 1 0 0 #> 2 1 1 #> 3 1 0 #> 4 0 0 #> 5 0 0 #> 6 1 1
# dichtomize several variables in a data frame dicho(efc, c12hour, e17age, c160age, append = FALSE)
#> c12hour_d e17age_d c160age_d #> 1 0 1 1 #> 2 1 1 0 #> 3 1 1 1 #> 4 1 0 1 #> 5 1 1 0 #> 6 0 1 1 #> 7 1 0 1 #> 8 1 1 1 #> 9 1 0 1 #> 10 1 1 0 #> 11 1 0 1 #> 12 1 1 0 #> 13 1 1 1 #> 14 1 0 1 #> 15 1 1 0 #> 16 0 1 1 #> 17 1 1 1 #> 18 1 0 1 #> 19 1 1 0 #> 20 1 0 0 #> 21 1 1 1 #> 22 1 0 1 #> 23 0 1 0 #> 24 1 1 1 #> 25 0 1 1 #> 26 1 1 1 #> 27 0 1 1 #> 28 0 0 1 #> 29 1 1 1 #> 30 1 1 1 #> 31 1 1 1 #> 32 1 1 1 #> 33 1 1 1 #> 34 1 1 1 #> 35 1 0 1 #> 36 1 1 1 #> 37 1 0 1 #> 38 1 1 1 #> 39 1 1 1 #> 40 1 1 0 #> 41 0 1 0 #> 42 1 0 1 #> 43 1 0 1 #> 44 1 0 1 #> 45 1 0 1 #> 46 1 0 1 #> 47 1 0 1 #> 48 1 0 1 #> 49 1 0 1 #> 50 1 1 1 #> 51 1 0 1 #> 52 1 0 1 #> 53 1 0 1 #> 54 1 0 1 #> 55 1 1 1 #> 56 1 1 1 #> 57 1 <NA> 1 #> 58 1 1 0 #> 59 1 0 1 #> 60 1 0 1 #> 61 1 1 1 #> 62 1 1 1 #> 63 0 1 1 #> 64 1 0 0 #> 65 1 1 1 #> 66 0 1 0 #> 67 0 0 0 #> 68 1 1 1 #> 69 1 1 1 #> 70 1 0 1 #> 71 0 1 0 #> 72 1 <NA> 1 #> 73 1 1 1 #> 74 1 0 1 #> 75 1 1 1 #> 76 1 0 1 #> 77 1 0 0 #> 78 1 1 1 #> 79 0 0 0 #> 80 1 0 1 #> 81 1 0 1 #> 82 1 <NA> 1 #> 83 1 0 1 #> 84 0 0 0 #> 85 1 0 1 #> 86 1 0 1 #> 87 1 0 1 #> 88 1 0 1 #> 89 1 0 0 #> 90 1 1 1 #> 91 1 0 1 #> 92 0 0 1 #> 93 1 0 1 #> 94 0 1 1 #> 95 1 0 1 #> 96 0 1 0 #> 97 0 0 1 #> 98 1 1 1 #> 99 1 1 1 #> 100 0 0 0 #> 101 1 0 1 #> 102 1 0 1 #> 103 0 0 1 #> 104 1 1 0 #> 105 1 1 1 #> 106 0 0 1 #> 107 1 0 1 #> 108 1 0 1 #> 109 0 1 0 #> 110 1 1 0 #> 111 1 0 1 #> 112 0 1 0 #> 113 1 1 1 #> 114 1 1 1 #> 115 1 0 0 #> 116 1 1 1 #> 117 0 1 1 #> 118 1 1 1 #> 119 1 0 1 #> 120 1 1 1 #> 121 0 1 1 #> 122 1 0 1 #> 123 1 1 1 #> 124 1 0 1 #> 125 1 1 1 #> 126 1 0 1 #> 127 0 1 0 #> 128 1 1 1 #> 129 0 1 0 #> 130 1 0 1 #> 131 1 1 1 #> 132 1 0 1 #> 133 1 1 1 #> 134 0 0 0 #> 135 0 1 1 #> 136 0 1 1 #> 137 1 1 1 #> 138 0 1 0 #> 139 1 0 1 #> 140 1 1 1 #> 141 0 0 0 #> 142 0 1 0 #> 143 0 1 1 #> 144 0 1 1 #> 145 1 1 0 #> 146 1 1 1 #> 147 1 0 1 #> 148 1 0 1 #> 149 1 0 1 #> 150 1 1 0 #> 151 1 1 1 #> 152 1 1 1 #> 153 0 1 1 #> 154 1 1 1 #> 155 1 0 1 #> 156 1 0 1 #> 157 0 0 0 #> 158 1 1 1 #> 159 1 1 1 #> 160 0 0 1 #> 161 1 0 0 #> 162 0 1 1 #> 163 0 1 1 #> 164 1 <NA> 1 #> 165 1 1 0 #> 166 1 0 1 #> 167 0 1 0 #> 168 1 1 1 #> 169 0 0 0 #> 170 0 0 0 #> 171 0 0 1 #> 172 1 1 1 #> 173 0 0 1 #> 174 0 0 1 #> 175 1 1 1 #> 176 0 0 0 #> 177 1 1 1 #> 178 1 1 1 #> 179 0 1 1 #> 180 1 0 1 #> 181 1 1 1 #> 182 0 1 0 #> 183 1 0 1 #> 184 0 1 0 #> 185 1 0 1 #> 186 1 0 0 #> 187 1 0 0 #> 188 1 1 0 #> 189 0 0 1 #> 190 1 0 1 #> 191 0 0 1 #> 192 1 <NA> 1 #> 193 0 1 1 #> 194 1 0 1 #> 195 1 1 1 #> 196 1 0 1 #> 197 1 1 1 #> 198 0 1 0 #> 199 0 1 1 #> 200 0 1 1 #> 201 0 1 1 #> 202 1 1 1 #> 203 1 1 1 #> 204 1 1 0 #> 205 0 1 1 #> 206 0 1 0 #> 207 1 1 0 #> 208 1 1 1 #> 209 1 1 1 #> 210 1 1 1 #> 211 0 1 1 #> 212 0 1 1 #> 213 1 0 0 #> 214 1 1 0 #> 215 0 0 0 #> 216 0 1 1 #> 217 0 1 0 #> 218 1 1 0 #> 219 1 0 0 #> 220 0 0 0 #> 221 1 1 1 #> 222 1 1 1 #> 223 1 1 0 #> 224 0 1 1 #> 225 1 1 1 #> 226 1 0 0 #> 227 1 1 1 #> 228 0 1 1 #> 229 0 0 1 #> 230 0 0 0 #> 231 0 1 1 #> 232 0 1 1 #> 233 1 1 1 #> 234 1 1 1 #> 235 0 1 0 #> 236 0 1 0 #> 237 1 0 1 #> 238 0 0 0 #> 239 0 0 0 #> 240 0 0 0 #> 241 0 0 0 #> 242 0 1 0 #> 243 0 1 0 #> 244 0 1 1 #> 245 0 1 0 #> 246 1 0 0 #> 247 0 0 1 #> 248 0 1 0 #> 249 1 1 1 #> 250 0 1 1 #> 251 0 1 1 #> 252 0 0 0 #> 253 1 0 1 #> 254 1 0 0 #> 255 0 1 0 #> 256 0 1 1 #> 257 0 0 0 #> 258 0 1 1 #> 259 0 1 1 #> 260 0 1 1 #> 261 0 1 1 #> 262 1 1 1 #> 263 1 1 1 #> 264 0 0 0 #> 265 0 1 1 #> 266 1 0 1 #> 267 0 0 0 #> 268 0 1 1 #> 269 0 1 1 #> 270 1 0 0 #> 271 0 0 0 #> 272 0 0 0 #> 273 0 0 0 #> 274 0 0 0 #> 275 1 0 0 #> 276 1 1 0 #> 277 1 1 1 #> 278 0 0 0 #> 279 1 0 1 #> 280 1 0 1 #> 281 1 0 0 #> 282 1 0 0 #> 283 1 0 0 #> 284 1 0 0 #> 285 0 1 0 #> 286 0 0 0 #> 287 0 1 1 #> 288 0 1 0 #> 289 1 1 1 #> 290 1 0 0 #> 291 0 1 1 #> 292 0 1 1 #> 293 1 1 1 #> 294 1 1 1 #> 295 1 1 1 #> 296 0 0 0 #> 297 0 0 0 #> 298 0 1 1 #> 299 0 0 1 #> 300 0 0 0 #> 301 1 1 1 #> 302 1 0 1 #> 303 0 0 0 #> 304 1 1 0 #> 305 1 0 0 #> 306 0 1 0 #> 307 1 1 0 #> 308 1 0 1 #> 309 0 0 1 #> 310 0 0 1 #> 311 1 1 1 #> 312 0 0 0 #> 313 1 0 0 #> 314 1 1 0 #> 315 0 0 1 #> 316 0 0 1 #> 317 1 0 0 #> 318 1 1 1 #> 319 0 1 0 #> 320 1 1 0 #> 321 0 1 0 #> 322 0 1 0 #> 323 0 1 0 #> 324 1 1 0 #> 325 0 1 0 #> 326 1 1 0 #> 327 0 1 1 #> 328 1 0 0 #> 329 0 0 0 #> 330 0 <NA> 0 #> 331 0 1 0 #> 332 0 0 0 #> 333 0 1 0 #> 334 1 1 1 #> 335 0 1 0 #> 336 1 0 0 #> 337 1 1 0 #> 338 0 1 1 #> 339 1 1 1 #> 340 0 0 0 #> 341 1 0 0 #> 342 0 0 0 #> 343 0 0 0 #> 344 1 <NA> 0 #> 345 0 0 0 #> 346 1 1 0 #> 347 0 0 0 #> 348 0 1 0 #> 349 0 0 0 #> 350 0 1 0 #> 351 1 1 0 #> 352 0 1 1 #> 353 0 0 0 #> 354 0 0 0 #> 355 0 0 0 #> 356 0 0 1 #> 357 0 1 1 #> 358 0 0 0 #> 359 1 0 1 #> 360 0 1 1 #> 361 1 1 1 #> 362 0 1 1 #> 363 1 0 1 #> 364 1 0 0 #> 365 0 0 0 #> 366 0 0 0 #> 367 0 0 0 #> 368 1 0 1 #> 369 1 1 0 #> 370 0 0 1 #> 371 1 1 0 #> 372 1 1 0 #> 373 1 1 0 #> 374 0 0 0 #> 375 1 1 1 #> 376 0 0 0 #> 377 0 0 0 #> 378 1 1 0 #> 379 1 0 0 #> 380 1 0 0 #> 381 1 0 0 #> 382 0 0 0 #> 383 1 1 0 #> 384 0 1 1 #> 385 0 1 0 #> 386 0 0 0 #> 387 0 0 1 #> 388 1 1 0 #> 389 0 1 0 #> 390 0 1 0 #> 391 1 1 0 #> 392 0 1 1 #> 393 0 0 1 #> 394 0 0 0 #> 395 0 0 0 #> 396 1 0 1 #> 397 0 0 0 #> 398 0 1 0 #> 399 1 0 1 #> 400 1 0 1 #> 401 0 0 0 #> 402 1 0 1 #> 403 1 1 1 #> 404 0 1 1 #> 405 0 0 0 #> 406 1 1 0 #> 407 1 1 1 #> 408 0 1 0 #> 409 0 1 1 #> 410 0 1 1 #> 411 1 1 1 #> 412 0 0 0 #> 413 0 0 1 #> 414 1 0 1 #> 415 0 0 1 #> 416 0 0 1 #> 417 0 0 0 #> 418 1 0 1 #> 419 1 0 0 #> 420 1 1 1 #> 421 1 1 1 #> 422 0 0 0 #> 423 1 1 1 #> 424 0 1 0 #> 425 0 1 0 #> 426 1 0 1 #> 427 1 0 1 #> 428 1 1 0 #> 429 1 1 0 #> 430 1 1 1 #> 431 0 0 0 #> 432 0 1 0 #> 433 0 1 1 #> 434 0 0 0 #> 435 0 1 1 #> 436 0 0 0 #> 437 1 1 0 #> 438 1 1 1 #> 439 1 0 1 #> 440 0 1 0 #> 441 1 1 0 #> 442 1 0 0 #> 443 1 0 1 #> 444 1 1 0 #> 445 0 1 0 #> 446 1 0 0 #> 447 0 1 1 #> 448 1 <NA> 1 #> 449 0 1 1 #> 450 1 0 1 #> 451 1 0 0 #> 452 0 0 0 #> 453 0 1 <NA> #> 454 0 1 0 #> 455 0 1 0 #> 456 1 1 1 #> 457 0 0 0 #> 458 1 1 1 #> 459 0 1 1 #> 460 0 1 0 #> 461 0 1 1 #> 462 1 0 1 #> 463 1 1 1 #> 464 1 1 1 #> 465 1 0 1 #> 466 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543 1 0 1 #> 544 0 0 0 #> 545 1 0 0 #> 546 1 0 0 #> 547 1 0 0 #> 548 1 1 1 #> 549 0 0 0 #> 550 0 1 0 #> 551 1 0 0 #> 552 0 1 0 #> 553 0 1 0 #> 554 1 1 0 #> 555 0 0 0 #> 556 0 0 0 #> 557 1 0 1 #> 558 1 1 0 #> 559 1 1 0 #> 560 1 0 0 #> 561 1 0 1 #> 562 1 1 0 #> 563 1 0 1 #> 564 0 1 1 #> 565 1 0 0 #> 566 0 1 1 #> 567 0 1 0 #> 568 1 0 1 #> 569 1 <NA> 1 #> 570 1 1 1 #> 571 1 0 0 #> 572 1 0 1 #> 573 1 1 0 #> 574 1 1 0 #> 575 1 1 1 #> 576 1 0 0 #> 577 0 1 0 #> 578 1 0 1 #> 579 1 0 0 #> 580 1 0 1 #> 581 0 0 1 #> 582 1 1 1 #> 583 0 1 1 #> 584 1 1 1 #> 585 0 0 0 #> 586 1 0 1 #> 587 0 1 1 #> 588 1 1 0 #> 589 0 0 0 #> 590 1 0 1 #> 591 1 1 1 #> 592 1 1 0 #> 593 1 1 1 #> 594 1 0 0 #> 595 0 0 1 #> 596 1 1 0 #> 597 1 0 0 #> 598 1 0 0 #> 599 1 1 0 #> 600 1 1 0 #> 601 0 1 1 #> 602 1 1 1 #> 603 1 0 0 #> 604 0 1 0 #> 605 0 0 0 #> 606 0 1 1 #> 607 0 0 0 #> 608 0 0 0 #> 609 0 1 0 #> 610 0 0 0 #> 611 1 0 0 #> 612 0 0 0 #> 613 1 0 1 #> 614 1 0 0 #> 615 1 1 1 #> 616 0 <NA> 0 #> 617 0 1 0 #> 618 0 0 0 #> 619 0 1 0 #> 620 0 1 0 #> 621 0 1 0 #> 622 0 1 0 #> 623 0 1 1 #> 624 0 0 0 #> 625 0 1 0 #> 626 0 0 0 #> 627 0 0 0 #> 628 0 1 0 #> 629 0 1 1 #> 630 1 1 1 #> 631 0 0 0 #> 632 0 0 1 #> 633 1 0 0 #> 634 0 1 1 #> 635 1 1 1 #> 636 0 0 0 #> 637 0 0 0 #> 638 0 0 1 #> 639 0 1 0 #> 640 0 0 1 #> 641 1 1 0 #> 642 1 0 1 #> 643 1 0 0 #> 644 1 0 0 #> 645 1 0 0 #> 646 1 0 0 #> 647 0 1 1 #> 648 1 0 0 #> 649 0 0 1 #> 650 0 0 0 #> 651 0 0 0 #> 652 1 1 1 #> 653 1 0 0 #> 654 1 1 1 #> 655 0 0 0 #> 656 0 0 0 #> 657 1 0 0 #> 658 1 1 1 #> 659 1 1 1 #> 660 1 1 1 #> 661 1 1 1 #> 662 0 0 0 #> 663 0 0 1 #> 664 1 0 0 #> 665 0 1 0 #> 666 0 0 0 #> 667 0 0 1 #> 668 0 1 1 #> 669 0 0 0 #> 670 0 0 0 #> 671 1 0 1 #> 672 0 0 0 #> 673 1 0 0 #> 674 1 0 1 #> 675 1 0 0 #> 676 1 0 1 #> 677 1 1 1 #> 678 1 1 1 #> 679 0 0 0 #> 680 1 1 1 #> 681 0 0 0 #> 682 0 0 0 #> 683 0 0 0 #> 684 0 1 0 #> 685 0 1 0 #> 686 0 0 1 #> 687 0 0 0 #> 688 0 0 1 #> 689 0 0 1 #> 690 1 1 1 #> 691 1 1 0 #> 692 0 0 0 #> 693 1 1 1 #> 694 0 0 0 #> 695 1 1 0 #> 696 1 1 1 #> 697 1 0 1 #> 698 0 1 0 #> 699 0 1 1 #> 700 1 1 0 #> 701 0 0 0 #> 702 0 0 0 #> 703 0 0 1 #> 704 0 1 0 #> 705 0 0 0 #> 706 0 1 1 #> 707 0 0 0 #> 708 0 0 1 #> 709 1 0 1 #> 710 0 0 1 #> 711 0 1 0 #> 712 1 0 1 #> 713 0 0 0 #> 714 1 0 1 #> 715 1 0 0 #> 716 1 0 0 #> 717 1 0 0 #> 718 0 0 1 #> 719 0 0 0 #> 720 0 1 1 #> 721 0 0 0 #> 722 0 0 0 #> 723 0 1 0 #> 724 1 0 0 #> 725 1 0 0 #> 726 1 1 1 #> 727 1 0 1 #> 728 1 0 0 #> 729 1 1 1 #> 730 0 1 0 #> 731 0 0 0 #> 732 1 1 1 #> 733 0 1 1 #> 734 1 1 0 #> 735 0 0 1 #> 736 1 1 1 #> 737 0 0 1 #> 738 1 1 1 #> 739 1 1 1 #> 740 0 1 1 #> 741 1 1 0 #> 742 0 0 0 #> 743 1 1 0 #> 744 0 1 0 #> 745 1 1 1 #> 746 0 0 0 #> 747 0 0 0 #> 748 1 0 0 #> 749 1 1 0 #> 750 1 1 1 #> 751 1 1 1 #> 752 0 1 1 #> 753 1 1 0 #> 754 1 1 1 #> 755 1 1 1 #> 756 0 0 1 #> 757 0 0 0 #> 758 0 1 1 #> 759 0 1 0 #> 760 0 0 1 #> 761 0 0 0 #> 762 0 1 1 #> 763 0 0 1 #> 764 0 1 0 #> 765 0 1 1 #> 766 0 1 0 #> 767 0 0 1 #> 768 0 0 0 #> 769 1 0 1 #> 770 0 0 0 #> 771 0 1 1 #> 772 0 0 0 #> 773 0 1 1 #> 774 0 1 0 #> 775 0 1 0 #> 776 0 0 0 #> 777 0 1 1 #> 778 0 0 0 #> 779 0 0 0 #> 780 1 0 1 #> 781 0 0 1 #> 782 0 0 0 #> 783 1 0 0 #> 784 1 0 0 #> 785 1 1 0 #> 786 0 1 0 #> 787 1 0 0 #> 788 1 0 0 #> 789 0 1 0 #> 790 0 0 0 #> 791 0 0 0 #> 792 0 0 0 #> 793 0 0 1 #> 794 1 1 1 #> 795 0 1 0 #> 796 0 0 0 #> 797 0 1 0 #> 798 0 0 0 #> 799 0 0 0 #> 800 1 1 0 #> 801 1 1 1 #> 802 1 0 0 #> 803 1 1 0 #> 804 1 0 1 #> 805 1 1 1 #> 806 1 0 1 #> 807 1 0 1 #> 808 1 1 1 #> 809 1 1 1 #> 810 1 1 1 #> 811 0 1 0 #> 812 0 1 0 #> 813 0 0 0 #> 814 1 0 0 #> 815 0 0 0 #> 816 0 0 0 #> 817 1 1 1 #> 818 0 1 0 #> 819 0 0 0 #> 820 0 0 0 #> 821 0 0 0 #> 822 0 0 0 #> 823 0 0 0 #> 824 0 0 0 #> 825 0 0 0 #> 826 0 0 0 #> 827 1 0 0 #> 828 0 0 0 #> 829 0 0 0 #> 830 0 0 0 #> 831 0 1 0 #> 832 1 0 1 #> 833 0 0 1 #> 834 1 1 0 #> 835 0 0 0 #> 836 0 0 0 #> 837 0 0 1 #> 838 0 1 1 #> 839 1 0 0 #> 840 1 0 0 #> 841 1 1 0 #> 842 1 1 1 #> 843 0 1 1 #> 844 0 0 0 #> 845 0 0 0 #> 846 0 0 0 #> 847 0 1 1 #> 848 0 0 0 #> 849 0 0 0 #> 850 0 0 0 #> 851 0 0 0 #> 852 0 0 0 #> 853 0 1 0 #> 854 0 0 0 #> 855 1 1 0 #> 856 0 1 0 #> 857 0 1 0 #> 858 0 0 0 #> 859 1 1 1 #> 860 0 0 0 #> 861 0 1 0 #> 862 0 0 0 #> 863 0 1 0 #> 864 0 1 1 #> 865 0 1 1 #> 866 0 1 0 #> 867 0 0 1 #> 868 0 0 1 #> 869 0 0 0 #> 870 0 0 0 #> 871 0 0 0 #> 872 0 0 0 #> 873 0 0 0 #> 874 0 1 0 #> 875 0 0 1 #> 876 0 0 0 #> 877 0 1 1 #> 878 1 0 0 #> 879 1 0 1 #> 880 0 0 0 #> 881 1 1 0 #> 882 0 0 0 #> 883 0 1 0 #> 884 0 1 1 #> 885 1 0 0 #> 886 1 0 1 #> 887 1 1 1 #> 888 0 0 0 #> 889 1 0 1 #> 890 1 1 1 #> 891 0 0 0 #> 892 1 0 0 #> 893 1 0 0 #> 894 1 1 1 #> 895 0 1 0 #> 896 0 1 1 #> 897 1 0 0 #> 898 1 1 1 #> 899 1 1 0 #> 900 1 0 1 #> 901 0 0 0 #> 902 0 0 0 #> 903 <NA> <NA> <NA> #> 904 <NA> <NA> <NA> #> 905 <NA> <NA> <NA> #> 906 <NA> <NA> <NA> #> 907 <NA> <NA> <NA> #> 908 <NA> <NA> <NA>
# dichotomize and set labels frq(dicho( efc, e42dep, var.label = "Dependency (dichotomized)", val.labels = c("lower", "higher"), append = FALSE ))
#> #> # Dependency (dichotomized) (e42dep_d) <categorical> #> # total N=908 valid N=901 mean=0.34 sd=0.47 #> #> val label frq raw.prc valid.prc cum.prc #> 0 lower 597 65.75 66.26 66.26 #> 1 higher 304 33.48 33.74 100.00 #> NA NA 7 0.77 NA NA #> #>
# works also with gouped data frames mtcars %>% dicho(disp, append = FALSE) %>% table()
#> . #> 0 1 #> 16 16
mtcars %>% group_by(cyl) %>% dicho(disp, append = FALSE) %>% table()
#> . #> 1 2 #> 18 14
# dichotomizing grouped data frames leads to different # results for a dichotomized variable, because the split # value is different for each group. # compare: mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise(median = median(disp))
#> # A tibble: 3 x 2 #> cyl median #> <dbl> <dbl> #> 1 4 108 #> 2 6 168. #> 3 8 350.
median(mtcars$disp)
#> [1] 196.3
# dichotomize only variables with more than 10 unique values p <- function(x) dplyr::n_distinct(x) > 10 dicho_if(efc, predicate = p, append = FALSE)
#> c12hour_d e17age_d c160age_d barthtot_d neg_c_7_d pos_v_4_d quol_5_d #> 1 0 1 1 1 1 0 0 #> 2 1 1 0 1 1 0 0 #> 3 1 1 1 0 0 0 0 #> 4 1 0 1 0 0 1 0 #> 5 1 1 0 0 1 1 1 #> 6 0 1 1 0 1 0 0 #> 7 1 0 1 0 1 0 1 #> 8 1 1 1 0 0 1 1 #> 9 1 0 1 0 1 0 0 #> 10 1 1 0 0 0 0 0 #> 11 1 0 1 0 1 0 0 #> 12 1 1 0 1 1 0 1 #> 13 1 1 1 0 1 1 0 #> 14 1 0 1 0 1 1 0 #> 15 1 1 0 <NA> 1 0 0 #> 16 0 1 1 0 1 1 0 #> 17 1 1 1 1 0 1 1 #> 18 1 0 1 0 0 0 0 #> 19 1 1 0 0 1 0 0 #> 20 1 0 0 0 1 0 0 #> 21 1 1 1 0 0 0 0 #> 22 1 0 1 0 0 0 1 #> 23 0 1 0 0 0 1 1 #> 24 1 1 1 0 1 1 0 #> 25 0 1 1 1 0 1 1 #> 26 1 1 1 0 1 0 0 #> 27 0 1 1 1 <NA> 0 0 #> 28 0 0 1 1 0 0 0 #> 29 1 1 1 0 1 0 0 #> 30 1 1 1 0 0 <NA> 0 #> 31 1 1 1 <NA> 1 0 0 #> 32 1 1 1 0 0 0 1 #> 33 1 1 1 1 1 0 0 #> 34 1 1 1 0 1 0 0 #> 35 1 0 1 0 0 1 0 #> 36 1 1 1 0 0 1 0 #> 37 1 0 1 0 1 0 0 #> 38 1 1 1 1 0 1 1 #> 39 1 1 1 0 1 1 0 #> 40 1 1 0 0 1 0 0 #> 41 0 1 0 1 1 0 0 #> 42 1 0 1 <NA> 1 1 0 #> 43 1 0 1 0 1 0 0 #> 44 1 0 1 0 1 0 1 #> 45 1 0 1 0 1 0 0 #> 46 1 0 1 0 <NA> 0 0 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