2 Variablen auf fehlende Werte/Personen untersuchen

[jogo]

Hallo Lea,

Hey hab hier mal ein vereinfachtes Beispiel erstellt. Dieses funktioniert jedoch

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# orginal Datensatz: Datensatz1 <- read.spss("Datensatz1", to.data.frame = TRUE, use.value.labels = FALSE, stringsAsFactors = FALSE)
# hab ich jetzt hier nicht ganz perfekt mal als Beispiel vereinfacht:
CODE <- c("AB1","AB1","CD2","CD2","EF3")
as.character(CODE)
Variable1 <- c(1,3,2,1,3)
DatensatzMatrix1 <- rbind(CODE,Variable1)
Datensatz1 <- as.data.frame(t(DatensatzMatrix1))
rm(CODE)

hier mein Gegenentwurf zu diesem Codestück:

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Datensatz1 <- data.frame(CODE=c("AB1","AB1","CD2","CD2","EF3"), Variable1=c(1,3,2,1,3), stringsAsFactors = FALSE)

Anmerkung zum zweiten Codestück:
attach() ist Teufelszeug.

Nachtrag
Hier ist mein Gegenentwurf zum Gesamtkunstwerk:

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Datensatz1 <- data.frame(CODE=c("AB1","AB1","CD2","CD2","EF3"), Variable1=c(1,3,2,1,3), stringsAsFactors = FALSE)
Datensatz2 <- aggregate(Variable1 ~ CODE, data=Datensatz1, FUN=mean, na.rm=TRUE)
names(Datensatz2)[2] <- "MW_Variable1" 

Datensatz3 <- data.frame(CODE=c("AB1","CD2", "EF3", "GH4"), Variable2=c(1,2,3,4), stringsAsFactors = FALSE)

merge(Datensatz2, Datensatz3, by="CODE") 

ganz ohne das Teufelszeug!

Es geht auch

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merge(Datensatz2, Datensatz3) 

Das fehlerhafte Ergebnis (mit den 0 Zeilen) bei Dir entsteht, weil Du bei manchem Dataframe stringsAsFactors = FALSE nicht gesetzt hast.

Gruß, Jörg

[R_Student]

Vielen, vielen Dank für eure Hilfe!!!
Es lag schlussendlich an der Anzahl der Zeichen die man in SPSS für eine Variable festlegen kann. Diese war bei den Datensätzen unterschiedlich. Durch angeblichen dieser hat sich das Problem behoben anscheinend ist "AB1" ungleich "AB1 " aufgrund der Leerstellen .
Danke auch für die Verbesserungsvorschläge zu meiner Syntax Jörg!

Also vielen vielen Dank! Ihr habt mir sehr weitergeholfen!

LG
Lea

[bigben]

Es lag schlussendlich an der Anzahl der Zeichen die man in SPSS für eine Variable festlegen kann.

Das ist eine schöne Gelegenheit, etwas über Software zu lernen. Über solche, die man nutzen und auch über solche, die man meiden sollte.

LG,
Bernhard