删除分类级别 <- Dplyr <- 使用 R 的统计信息答案

【问题标题】：Drop a Categorical Level <- Dplyr <- Statistics With R删除分类级别 <- Dplyr <- 使用 R 的统计信息
【发布时间】：2018-01-06 09:18:41
【问题描述】：

使用 R 中的 dplyr 包，我正在尝试将分类变量从 3 级变为仅 2 级。我正在使用著名的 iris 数据集并尝试转换类变量（包含：“Iris-versicolor” , "Iris-setosa", & "Iris-virginica") 合二为一，只有两个层次（包含："Iris-versicolor", "Iris-setosa"）。所以，我想创建一个新的数据集，我想出了这个：

IRIS_TEST2 <- IRIS_TEST %>%
   filter(class != "Iris-virginica")

所以，当我尝试对其进行假设检验时：

inference(y = sepal_length, x = class, data = IRIS_TEST2, statistic = "mean", type = 
      "ci", method = "theoretical", conf_level = .95)

我继续收到错误：

Error: Categorical variable has more than 2 levels, confidence interval is undefined,
         use ANOVA to test for a difference between means

或者，我可以使用一种方法来附加“x =”以仅包含“Iris-versicolor”和“Iris-setosa”

inference(y = sepal_length, x = class, data = IRIS_TEST2, statistic = "mean", type = 
        "ci", method = "theoretical", conf_level = .95)

任何帮助将不胜感激！

【问题讨论】：

你考虑过使用droplevels吗？以防万一，请参阅this question。
是的 - 你成功了，谢谢！

标签： r dplyr categorical-data

【解决方案1】：

过滤掉我不想要的类（并将其存储到新变量中）后，我能够运行以下代码：

IRIS_TEST2$class <- factor(IRIS_TEST2$class)

这让我只有两个水平，我能够运行我的假设检验并找到置信区间

【讨论】：

我明白了 - 我将 factor() 更改为：drop levels()