Dichotomizes variables into dummy variables (0/1). Dichotomization is
either done by median, mean or a specific value (see dich.by).
dicho_if() is a scoped variant of dicho(), where recoding
will be applied only to those variables that match the logical condition
of predicate.
dicho(
x,
...,
dich.by = "median",
as.num = FALSE,
var.label = NULL,
val.labels = NULL,
append = TRUE,
suffix = "_d"
)
dicho_if(
x,
predicate,
dich.by = "median",
as.num = FALSE,
var.label = NULL,
val.labels = NULL,
append = TRUE,
suffix = "_d"
)A vector or data frame.
Optional, unquoted names of variables that should be selected for
further processing. Required, if x is a data frame (and no
vector) and only selected variables from x should be processed.
You may also use functions like : or tidyselect's
select-helpers.
See 'Examples' or package-vignette.
Indicates the split criterion where a variable is dichotomized. Must be one of the following values (may be abbreviated):
"median" or "md"by default, x is split into two groups at the median.
"mean" or "m"splits x into two groups at the mean of x.
splits x into two groups at the specific value. Note that the value is inclusive, i.e. dich.by = 10 will split x into one group with values from lowest to 10 and another group with values greater than 10.
Logical, if TRUE, return value will be numeric, not a factor.
Optional string, to set variable label attribute for the
returned variable (see vignette Labelled Data and the sjlabelled-Package).
If NULL (default), variable label attribute of x will
be used (if present). If empty, variable label attributes will be removed.
Optional character vector (of length two), to set value label
attributes of dichotomized variable (see set_labels).
If NULL (default), no value labels will be set.
Logical, if TRUE (the default) and x is a data frame,
x including the new variables as additional columns is returned;
if FALSE, only the new variables are returned.
Indicates which suffix will be added to each dummy variable.
Use "numeric" to number dummy variables, e.g. x_1,
x_2, x_3 etc. Use "label" to add value label,
e.g. x_low, x_mid, x_high. May be abbreviated.
A predicate function to be applied to the columns. The
variables for which predicate returns TRUE are selected.
x, dichotomized. If x is a data frame,
for append = TRUE, x including the dichotomized. variables
as new columns is returned; if append = FALSE, only
the dichotomized variables will be returned. If append = TRUE and
suffix = "", recoded variables will replace (overwrite) existing
variables.
dicho() also works on grouped data frames (see group_by).
In this case, dichotomization is applied to the subsets of variables
in x. See 'Examples'.
Variable label attributes are preserved (unless changed via
var.label-argument).
data(efc)
summary(efc$c12hour)
#> Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
#> 4.00 10.00 20.00 42.40 42.75 168.00 6
# split at median
table(dicho(efc$c12hour))
#>
#> 0 1
#> 464 438
# split at mean
table(dicho(efc$c12hour, dich.by = "mean"))
#>
#> 0 1
#> 676 226
# split between value lowest to 30, and above 30
table(dicho(efc$c12hour, dich.by = 30))
#>
#> 0 1
#> 606 296
# sample data frame, values from 1-4
head(efc[, 6:10])
#> c82cop1 c83cop2 c84cop3 c85cop4 c86cop5
#> 1 3 2 2 2 1
#> 2 3 3 3 3 4
#> 3 2 2 1 4 1
#> 4 4 1 3 1 1
#> 5 3 2 1 2 2
#> 6 2 2 3 3 3
# dichtomized values (1 to 2 = 0, 3 to 4 = 1)
library(dplyr)
efc %>%
select(6:10) %>%
dicho(dich.by = 2) %>%
head()
#> c82cop1 c83cop2 c84cop3 c85cop4 c86cop5 c82cop1_d c83cop2_d c84cop3_d
#> 1 3 2 2 2 1 1 0 0
#> 2 3 3 3 3 4 1 1 1
#> 3 2 2 1 4 1 0 0 0
#> 4 4 1 3 1 1 1 0 1
#> 5 3 2 1 2 2 1 0 0
#> 6 2 2 3 3 3 0 0 1
#> c85cop4_d c86cop5_d
#> 1 0 0
#> 2 1 1
#> 3 1 0
#> 4 0 0
#> 5 0 0
#> 6 1 1
# dichtomize several variables in a data frame
dicho(efc, c12hour, e17age, c160age, append = FALSE)
#> c12hour_d e17age_d c160age_d
#> 1 0 1 1
#> 2 1 1 0
#> 3 1 1 1
#> 4 1 0 1
#> 5 1 1 0
#> 6 0 1 1
#> 7 1 0 1
#> 8 1 1 1
#> 9 1 0 1
#> 10 1 1 0
#> 11 1 0 1
#> 12 1 1 0
#> 13 1 1 1
#> 14 1 0 1
#> 15 1 1 0
#> 16 0 1 1
#> 17 1 1 1
#> 18 1 0 1
#> 19 1 1 0
#> 20 1 0 0
#> 21 1 1 1
#> 22 1 0 1
#> 23 0 1 0
#> 24 1 1 1
#> 25 0 1 1
#> 26 1 1 1
#> 27 0 1 1
#> 28 0 0 1
#> 29 1 1 1
#> 30 1 1 1
#> 31 1 1 1
#> 32 1 1 1
#> 33 1 1 1
#> 34 1 1 1
#> 35 1 0 1
#> 36 1 1 1
#> 37 1 0 1
#> 38 1 1 1
#> 39 1 1 1
#> 40 1 1 0
#> 41 0 1 0
#> 42 1 0 1
#> 43 1 0 1
#> 44 1 0 1
#> 45 1 0 1
#> 46 1 0 1
#> 47 1 0 1
#> 48 1 0 1
#> 49 1 0 1
#> 50 1 1 1
#> 51 1 0 1
#> 52 1 0 1
#> 53 1 0 1
#> 54 1 0 1
#> 55 1 1 1
#> 56 1 1 1
#> 57 1 <NA> 1
#> 58 1 1 0
#> 59 1 0 1
#> 60 1 0 1
#> 61 1 1 1
#> 62 1 1 1
#> 63 0 1 1
#> 64 1 0 0
#> 65 1 1 1
#> 66 0 1 0
#> 67 0 0 0
#> 68 1 1 1
#> 69 1 1 1
#> 70 1 0 1
#> 71 0 1 0
#> 72 1 <NA> 1
#> 73 1 1 1
#> 74 1 0 1
#> 75 1 1 1
#> 76 1 0 1
#> 77 1 0 0
#> 78 1 1 1
#> 79 0 0 0
#> 80 1 0 1
#> 81 1 0 1
#> 82 1 <NA> 1
#> 83 1 0 1
#> 84 0 0 0
#> 85 1 0 1
#> 86 1 0 1
#> 87 1 0 1
#> 88 1 0 1
#> 89 1 0 0
#> 90 1 1 1
#> 91 1 0 1
#> 92 0 0 1
#> 93 1 0 1
#> 94 0 1 1
#> 95 1 0 1
#> 96 0 1 0
#> 97 0 0 1
#> 98 1 1 1
#> 99 1 1 1
#> 100 0 0 0
#> 101 1 0 1
#> 102 1 0 1
#> 103 0 0 1
#> 104 1 1 0
#> 105 1 1 1
#> 106 0 0 1
#> 107 1 0 1
#> 108 1 0 1
#> 109 0 1 0
#> 110 1 1 0
#> 111 1 0 1
#> 112 0 1 0
#> 113 1 1 1
#> 114 1 1 1
#> 115 1 0 0
#> 116 1 1 1
#> 117 0 1 1
#> 118 1 1 1
#> 119 1 0 1
#> 120 1 1 1
#> 121 0 1 1
#> 122 1 0 1
#> 123 1 1 1
#> 124 1 0 1
#> 125 1 1 1
#> 126 1 0 1
#> 127 0 1 0
#> 128 1 1 1
#> 129 0 1 0
#> 130 1 0 1
#> 131 1 1 1
#> 132 1 0 1
#> 133 1 1 1
#> 134 0 0 0
#> 135 0 1 1
#> 136 0 1 1
#> 137 1 1 1
#> 138 0 1 0
#> 139 1 0 1
#> 140 1 1 1
#> 141 0 0 0
#> 142 0 1 0
#> 143 0 1 1
#> 144 0 1 1
#> 145 1 1 0
#> 146 1 1 1
#> 147 1 0 1
#> 148 1 0 1
#> 149 1 0 1
#> 150 1 1 0
#> 151 1 1 1
#> 152 1 1 1
#> 153 0 1 1
#> 154 1 1 1
#> 155 1 0 1
#> 156 1 0 1
#> 157 0 0 0
#> 158 1 1 1
#> 159 1 1 1
#> 160 0 0 1
#> 161 1 0 0
#> 162 0 1 1
#> 163 0 1 1
#> 164 1 <NA> 1
#> 165 1 1 0
#> 166 1 0 1
#> 167 0 1 0
#> 168 1 1 1
#> 169 0 0 0
#> 170 0 0 0
#> 171 0 0 1
#> 172 1 1 1
#> 173 0 0 1
#> 174 0 0 1
#> 175 1 1 1
#> 176 0 0 0
#> 177 1 1 1
#> 178 1 1 1
#> 179 0 1 1
#> 180 1 0 1
#> 181 1 1 1
#> 182 0 1 0
#> 183 1 0 1
#> 184 0 1 0
#> 185 1 0 1
#> 186 1 0 0
#> 187 1 0 0
#> 188 1 1 0
#> 189 0 0 1
#> 190 1 0 1
#> 191 0 0 1
#> 192 1 <NA> 1
#> 193 0 1 1
#> 194 1 0 1
#> 195 1 1 1
#> 196 1 0 1
#> 197 1 1 1
#> 198 0 1 0
#> 199 0 1 1
#> 200 0 1 1
#> 201 0 1 1
#> 202 1 1 1
#> 203 1 1 1
#> 204 1 1 0
#> 205 0 1 1
#> 206 0 1 0
#> 207 1 1 0
#> 208 1 1 1
#> 209 1 1 1
#> 210 1 1 1
#> 211 0 1 1
#> 212 0 1 1
#> 213 1 0 0
#> 214 1 1 0
#> 215 0 0 0
#> 216 0 1 1
#> 217 0 1 0
#> 218 1 1 0
#> 219 1 0 0
#> 220 0 0 0
#> 221 1 1 1
#> 222 1 1 1
#> 223 1 1 0
#> 224 0 1 1
#> 225 1 1 1
#> 226 1 0 0
#> 227 1 1 1
#> 228 0 1 1
#> 229 0 0 1
#> 230 0 0 0
#> 231 0 1 1
#> 232 0 1 1
#> 233 1 1 1
#> 234 1 1 1
#> 235 0 1 0
#> 236 0 1 0
#> 237 1 0 1
#> 238 0 0 0
#> 239 0 0 0
#> 240 0 0 0
#> 241 0 0 0
#> 242 0 1 0
#> 243 0 1 0
#> 244 0 1 1
#> 245 0 1 0
#> 246 1 0 0
#> 247 0 0 1
#> 248 0 1 0
#> 249 1 1 1
#> 250 0 1 1
#> 251 0 1 1
#> 252 0 0 0
#> 253 1 0 1
#> 254 1 0 0
#> 255 0 1 0
#> 256 0 1 1
#> 257 0 0 0
#> 258 0 1 1
#> 259 0 1 1
#> 260 0 1 1
#> 261 0 1 1
#> 262 1 1 1
#> 263 1 1 1
#> 264 0 0 0
#> 265 0 1 1
#> 266 1 0 1
#> 267 0 0 0
#> 268 0 1 1
#> 269 0 1 1
#> 270 1 0 0
#> 271 0 0 0
#> 272 0 0 0
#> 273 0 0 0
#> 274 0 0 0
#> 275 1 0 0
#> 276 1 1 0
#> 277 1 1 1
#> 278 0 0 0
#> 279 1 0 1
#> 280 1 0 1
#> 281 1 0 0
#> 282 1 0 0
#> 283 1 0 0
#> 284 1 0 0
#> 285 0 1 0
#> 286 0 0 0
#> 287 0 1 1
#> 288 0 1 0
#> 289 1 1 1
#> 290 1 0 0
#> 291 0 1 1
#> 292 0 1 1
#> 293 1 1 1
#> 294 1 1 1
#> 295 1 1 1
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#> 297 0 0 0
#> 298 0 1 1
#> 299 0 0 1
#> 300 0 0 0
#> 301 1 1 1
#> 302 1 0 1
#> 303 0 0 0
#> 304 1 1 0
#> 305 1 0 0
#> 306 0 1 0
#> 307 1 1 0
#> 308 1 0 1
#> 309 0 0 1
#> 310 0 0 1
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#> 312 0 0 0
#> 313 1 0 0
#> 314 1 1 0
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#> 318 1 1 1
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#> 321 0 1 0
#> 322 0 1 0
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#> 327 0 1 1
#> 328 1 0 0
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#> 330 0 <NA> 0
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#> 332 0 0 0
#> 333 0 1 0
#> 334 1 1 1
#> 335 0 1 0
#> 336 1 0 0
#> 337 1 1 0
#> 338 0 1 1
#> 339 1 1 1
#> 340 0 0 0
#> 341 1 0 0
#> 342 0 0 0
#> 343 0 0 0
#> 344 1 <NA> 0
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#> 346 1 1 0
#> 347 0 0 0
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#> 355 0 0 0
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#> 361 1 1 1
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#> 827 1 0 0
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#> 833 0 0 1
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#> 835 0 0 0
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#> 837 0 0 1
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#> 839 1 0 0
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#> 841 1 1 0
#> 842 1 1 1
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#> 845 0 0 0
#> 846 0 0 0
#> 847 0 1 1
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#> 849 0 0 0
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#> 851 0 0 0
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#> 853 0 1 0
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#> 865 0 1 1
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#> 869 0 0 0
#> 870 0 0 0
#> 871 0 0 0
#> 872 0 0 0
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#> 874 0 1 0
#> 875 0 0 1
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#> 878 1 0 0
#> 879 1 0 1
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#> 881 1 1 0
#> 882 0 0 0
#> 883 0 1 0
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#> 885 1 0 0
#> 886 1 0 1
#> 887 1 1 1
#> 888 0 0 0
#> 889 1 0 1
#> 890 1 1 1
#> 891 0 0 0
#> 892 1 0 0
#> 893 1 0 0
#> 894 1 1 1
#> 895 0 1 0
#> 896 0 1 1
#> 897 1 0 0
#> 898 1 1 1
#> 899 1 1 0
#> 900 1 0 1
#> 901 0 0 0
#> 902 0 0 0
#> 903 <NA> <NA> <NA>
#> 904 <NA> <NA> <NA>
#> 905 <NA> <NA> <NA>
#> 906 <NA> <NA> <NA>
#> 907 <NA> <NA> <NA>
#> 908 <NA> <NA> <NA>
# dichotomize and set labels
frq(dicho(
efc, e42dep,
var.label = "Dependency (dichotomized)",
val.labels = c("lower", "higher"),
append = FALSE
))
#> Dependency (dichotomized) (e42dep_d) <categorical>
#> # total N=908 valid N=901 mean=0.34 sd=0.47
#>
#> Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
#> -----------------------------------------------
#> 0 | lower | 597 | 65.75 | 66.26 | 66.26
#> 1 | higher | 304 | 33.48 | 33.74 | 100.00
#> <NA> | <NA> | 7 | 0.77 | <NA> | <NA>
# works also with gouped data frames
mtcars %>%
dicho(disp, append = FALSE) %>%
table()
#> disp_d
#> 0 1
#> 16 16
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
dicho(disp, append = FALSE) %>%
table()
#> disp_d
#> 1 2
#> 18 14
# dichotomizing grouped data frames leads to different
# results for a dichotomized variable, because the split
# value is different for each group.
# compare:
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarise(median = median(disp))
#> # A tibble: 3 × 2
#> cyl median
#> <dbl> <dbl>
#> 1 4 108
#> 2 6 168.
#> 3 8 350.
median(mtcars$disp)
#> [1] 196.3
# dichotomize only variables with more than 10 unique values
p <- function(x) dplyr::n_distinct(x) > 10
dicho_if(efc, predicate = p, append = FALSE)
#> c12hour_d e17age_d c160age_d barthtot_d neg_c_7_d pos_v_4_d quol_5_d
#> 1 0 1 1 1 1 0 0
#> 2 1 1 0 1 1 0 0
#> 3 1 1 1 0 0 0 0
#> 4 1 0 1 0 0 1 0
#> 5 1 1 0 0 1 1 1
#> 6 0 1 1 0 1 0 0
#> 7 1 0 1 0 1 0 1
#> 8 1 1 1 0 0 1 1
#> 9 1 0 1 0 1 0 0
#> 10 1 1 0 0 0 0 0
#> 11 1 0 1 0 1 0 0
#> 12 1 1 0 1 1 0 1
#> 13 1 1 1 0 1 1 0
#> 14 1 0 1 0 1 1 0
#> 15 1 1 0 <NA> 1 0 0
#> 16 0 1 1 0 1 1 0
#> 17 1 1 1 1 0 1 1
#> 18 1 0 1 0 0 0 0
#> 19 1 1 0 0 1 0 0
#> 20 1 0 0 0 1 0 0
#> 21 1 1 1 0 0 0 0
#> 22 1 0 1 0 0 0 1
#> 23 0 1 0 0 0 1 1
#> 24 1 1 1 0 1 1 0
#> 25 0 1 1 1 0 1 1
#> 26 1 1 1 0 1 0 0
#> 27 0 1 1 1 <NA> 0 0
#> 28 0 0 1 1 0 0 0
#> 29 1 1 1 0 1 0 0
#> 30 1 1 1 0 0 <NA> 0
#> 31 1 1 1 <NA> 1 0 0
#> 32 1 1 1 0 0 0 1
#> 33 1 1 1 1 1 0 0
#> 34 1 1 1 0 1 0 0
#> 35 1 0 1 0 0 1 0
#> 36 1 1 1 0 0 1 0
#> 37 1 0 1 0 1 0 0
#> 38 1 1 1 1 0 1 1
#> 39 1 1 1 0 1 1 0
#> 40 1 1 0 0 1 0 0
#> 41 0 1 0 1 1 0 0
#> 42 1 0 1 <NA> 1 1 0
#> 43 1 0 1 0 1 0 0
#> 44 1 0 1 0 1 0 1
#> 45 1 0 1 0 1 0 0
#> 46 1 0 1 0 <NA> 0 0
#> 47 1 0 1 <NA> 1 0 0
#> 48 1 0 1 0 1 0 0
#> 49 1 0 1 1 1 1 0
#> 50 1 1 1 0 1 0 1
#> 51 1 0 1 0 1 1 0
#> 52 1 0 1 0 0 <NA> 0
#> 53 1 0 1 0 1 0 0
#> 54 1 0 1 0 1 0 0
#> 55 1 1 1 0 0 1 1
#> 56 1 1 1 0 1 1 0
#> 57 1 <NA> 1 0 1 <NA> 0
#> 58 1 1 0 0 <NA> 0 0
#> 59 1 0 1 1 1 0 0
#> 60 1 0 1 0 1 0 0
#> 61 1 1 1 0 1 1 0
#> 62 1 1 1 0 1 1 0
#> 63 0 1 1 0 0 1 1
#> 64 1 0 0 1 1 0 0
#> 65 1 1 1 0 0 <NA> 1
#> 66 0 1 0 0 1 1 1
#> 67 0 0 0 0 1 0 0
#> 68 1 1 1 1 0 0 1
#> 69 1 1 1 0 1 <NA> 0
#> 70 1 0 1 0 1 0 <NA>
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