因子レベルと因子ラベルの間の混乱

Rでは因子のレベルとラベルに違いがあるようです。これまでは、レベルは因子レベルの「実際の」名前であり、ラベルは出力（テーブルやプロットなど）に使用される名前であると常に思っていました。次の例に示すように、明らかにこれは当てはまりません。

df <- data.frame(v=c(1,2,3),f=c('a','b','c'))
str(df)
'data.frame':   3 obs. of  2 variables:
 $ v: num  1 2 3
 $ f: Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 2 3

df$f <- factor(df$f, levels=c('a','b','c'),
  labels=c('Treatment A: XYZ','Treatment B: YZX','Treatment C: ZYX'))
levels(df$f)
[1] "Treatment A: XYZ" "Treatment B: YZX" "Treatment C: ZYX"

レベル（ 'a'、 'b'、 'c'）はスクリプトを実行するときに何らかの方法でアクセスできると思いましたが、これは機能しません。

> df$f=='a'
[1] FALSE FALSE FALSE

しかし、これは：

> df$f=='Treatment A: XYZ' 
[1]  TRUE FALSE FALSE

したがって、私の質問は2つの部分で構成されています。

• レベルとラベルの違いは何ですか？

• スクリプトと出力の因子レベルに異なる名前を付けることは可能ですか？

背景：長いスクリプトの場合、因子レベルが短いスクリプトの方がはるかに簡単です。ただし、レポートとプロットの場合、この短い因子レベルは適切でない場合があり、より正確な名前に置き換える必要があります。

非常に短い：レベルは入力、ラベルはfactor()関数の出力です。因子にはlevel属性のみがありlabels、factor()関数の引数によって設定されます。これは、SPSSなどの統計パッケージのラベルの概念とは異なり、最初は混乱する可能性があります。

このコード行で行うこと

df$f <- factor(df$f, levels=c('a','b','c'),
  labels=c('Treatment A: XYZ','Treatment B: YZX','Treatment C: ZYX'))

Rにベクトルがあることを伝えている df$f

• ファクターに変換したい
• 異なるレベルがa、b、cとしてコード化されている
• また、レベルを治療Aなどとしてラベル付けする必要があります。

因子関数は値a、b、cを探し、それらを数値因子クラスに変換し、ラベル値をlevel因子の属性に追加します。この属性は、内部の数値を正しいラベルに変換するために使用されます。しかし、ご覧のとおり、label属性はありません。

> df <- data.frame(v=c(1,2,3),f=c('a','b','c'))    
> attributes(df$f)
$levels
[1] "a" "b" "c"

$class
[1] "factor"

> df$f <- factor(df$f, levels=c('a','b','c'),
+   labels=c('Treatment A: XYZ','Treatment B: YZX','Treatment C: ZYX'))    
> attributes(df$f)
$levels
[1] "Treatment A: XYZ" "Treatment B: YZX" "Treatment C: ZYX"

$class
[1] "factor"

レベルまたはラベルを参照できるようにする「lfactors」パッケージを作成しました。

# packages
install.packages("lfactors")
require(lfactors)

flips <- lfactor(c(0,1,1,0,0,1), levels=0:1, labels=c("Tails", "Heads"))
# Tails can now be referred to as, "Tails" or 0
# These two lines return the same result
flips == "Tails"
#[1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
flips == 0 
#[1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE

ラベルと混同しないように、lfactorではレベルを数値にする必要があることに注意してください。