在数据处理分析过程中，分类变量的值有时候是试用数值来表示，从直观上并不能理解其含义，必须要有赋值对照表才能辅助理解。R语言在加标签上的功能并不常用，好在R语言可以直接处理分析字符串，在分析前把相应赋值改为具体含义的文字即可。例如，常见数据中使用1和2表示性别的男和女，直接利用1和2我们并不能准确认为就是1=男，2=女。可以赋值转换后再行分析。下面以数据集中糖尿病这个变量的赋值说明。
library(readxl)data<-read_xlsx("d:/DEMO数据.xlsx")data$糖尿病<-factor(data$糖尿病,levels=c("0","1"),labels=c("无糖尿病","有糖尿病"))
代码运行以后，变量糖尿病下的值就由原来的"0"和"1",改为了"无糖尿病"和"有糖尿病"。
当然，也可以使用前面文章中介绍的within()函数生成新变量，再利用新变量分析也是一个解决赋值问题的思路。
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