Basic R Series 1 - Mở dataset (Bộ số liệu) từ SPSS, EXCEL, STATA

Khuongcb

Khi phân tích số liệu chúng ta luôn phải mở một bộ số liệu vào trước. Các bộ số liệu này có thể trước đó đã được nhập hay xử lý trên các phần mềm khác như EPIDATA, EXEL, STATA, SPSS,…

Lưu ý: Cần lấy địa chỉ của file data đó để sử dụng.Ví dụ C:/Users/caobakhuong/Downloads/shapiro.sav

1. Mở bộ số liệu từ SPSS (thường có đuôi là .sav)

Ở đây, chúng ta tiến hành mở bộ số liệu và đặt tên cho nó là data1

Qua package haven sẽ cho phép R mở một bộ số liệu từ nhiều nguồn khác nhau để xử lý.Đối với dữ liệu từ SPSS cũng vậy.

#Hãy cài package này bằng lệnh sau nếu chưa cài đặt
#install.packages('haven')
#Và load package này để sử dụng
library(haven)

#Load cái package để mở file từ SPSS
data1 <- read_sav("C:/Users/caobakhuong/Downloads/shapiro.sav")

Kết quả:

data1

## # A tibble: 1,976 × 5
##    MI        OC        SMOKE     AGEGROUP AGEMID    
##    <dbl+lbl> <dbl+lbl> <dbl+lbl>    <dbl> <dbl+lbl> 
##  1 0 [No]    0 [No]    0 [None]         1 27 [25-29]
##  2 0 [No]    0 [No]    0 [None]         5 47 [45-49]
##  3 0 [No]    0 [No]    0 [None]         3 37 [35-39]
##  4 0 [No]    0 [No]    0 [None]         2 32 [30-34]
##  5 0 [No]    1 [Yes]   0 [None]         4 42 [40-44]
##  6 0 [No]    0 [No]    0 [None]         3 37 [35-39]
##  7 0 [No]    0 [No]    0 [None]         1 27 [25-29]
##  8 0 [No]    0 [No]    0 [None]         2 32 [30-34]
##  9 1 [Yes]   0 [No]    0 [None]         5 47 [45-49]
## 10 0 [No]    0 [No]    0 [None]         2 32 [30-34]
## # … with 1,966 more rows

2. Mở bộ số liệu từ EXCEL

Ở đây, chúng ta tiến hành mở bộ số liệu và đặt tên cho nó là cd4 (liên quan đến HIV/AIDS)

#Ta cũng cần load cái package để sử dụng, nếu chưa có thì nhớ install.packages('readxl')
library(readxl)
cd4 <- read_excel("D:/basic stat training data/cd4.xlsx")

và xem kết quả:

cd4

## # A tibble: 2,376 × 8
##      time   cd4   age packs drugs   sex  cesd    id
##     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
##  1 -0.742   548  6.57     0     0     5     8 10002
##  2 -0.246   893  6.57     0     1     5     2 10002
##  3  0.244   657  6.57     0     1     5    -1 10002
##  4 -2.73    464  6.95     0     1     5     4 10005
##  5 -2.25    845  6.95     0     1     5    -4 10005
##  6 -0.222   752  6.95     0     1     5    -5 10005
##  7  0.222   459  6.95     0     1     5     2 10005
##  8  0.775   181  6.95     0     1     5    -3 10005
##  9  1.26    434  6.95     0     1     5    -7 10005
## 10 -1.24    846  2.64     0     1     5    18 10029
## # … with 2,366 more rows

3. Mở bộ số liệu từ STATA

Ở đây, chúng ta tiến hành mở bộ số liệu và đặt tên cho nó là cat

#Ta cũng cần load cái package để sử dụng, nếu chưa có thì nhớ install.packages('haven')
library(haven)
cat <- read_dta("D:/basic stat training data/cat.dta")

Kết quả:

cat

## # A tibble: 18 × 3
##       id catnumbe numberto
##    <dbl>    <dbl>    <dbl>
##  1   101       20        2
##  2   102       19        0
##  3   103       21        2
##  4   104        6        0
##  5   105        4        3
##  6   106        8        0
##  7   107       18        1
##  8   108       22        1
##  9   109       13        2
## 10   110       12        1
## 11   111       15        1
## 12   112       12        1
## 13   113        9        0
## 14   114       20        2
## 15   213       39        6
## 16   215       41        0
## 17   216       20        1
## 18   217       16        0

DONE!