factors.qmd

# Παράγοντες {#sec-factors}

```{r}
#| echo: false

source("_common.R")
```

## Εισαγωγή

Οι παράγοντες χρησιμοποιούνται για κατηγορικές μεταβλητές, μεταβλητές που έχουν ένα σταθερό και γνωστό σύνολο πιθανών τιμών.
Είναι επίσης χρήσιμοι όταν θέλετε να εμφανίσετε διανύσματα χαρακτήρων με μία μη αλφαβητική σειρά.

Θα ξεκινήσουμε δίνοντας κίνητρα για τους λόγους που χρειάζονται στην ανάλυση δεδομένων[^factors-1] και πώς μπορείτε να τους δημιουργήσετε με την `factor()`. Στη συνέχεια, θα σας παρουσιάσουμε το σύνολο δεδομένων `gss_cat` που περιέχει αρκετές κατηγορικές μεταβλητές για πειραματισμό.
Στη συνέχεια, θα χρησιμοποιήσετε αυτό το σύνολο δεδομένων για να εξασκηθείτε στην τροποποίηση της σειράς και των τιμών των παραγόντων, προτού ολοκληρώσουμε τη συζήτηση για τους διατεταγμένους παράγοντες.

[^factors-1]: Είναι επίσης ιδιαίτερα σημαντικοί για την μοντελοποίηση.

### Προαπαιτούμενα

Το βασικό πακέτο λειτουργιών της R παρέχει μερικά εργαλεία για τη δημιουργία και τον χειρισμό παραγόντων.
Θα τα συμπληρώσουμε με το πακέτο **forcats**, το οποίο αποτελεί μέρος του tidyverse.
Παρέχει εργαλεία για την διαχείριση **κατ**ηγορικών μεταβλητών χρησιμοποιώντας ένα ευρύ φάσμα βοηθητικών συναρτήσεων για την εργασία με παράγοντες.

```{r}
#| label: setup
#| message: false

library(tidyverse)
```

## Βασικές αρχές παραγόντων

Φανταστείτε ότι έχετε μία μεταβλητή που καταγράφει έναν μήνα:

```{r}
x1 <- c("Dec", "Apr", "Jan", "Mar")
```

Η χρήση μιας συμβολοσειράς για την εγγραφή αυτής της μεταβλητής έχει δύο προβλήματα:

1.  Υπάρχουν μόνο δώδεκα πιθανοί μήνες και τίποτα δεν σας γλυτώνει από τυπογραφικά λάθη:

    ```{r}
    x2 <- c("Dec", "Apr", "Jam", "Mar")
    ```

2.  Δεν ταξινομείται με χρήσιμο τρόπο:

    ```{r}
    sort(x1)
    ```

Τα δύο αυτά προβλήματα διορθώνονται με έναν παράγοντα.
Για να δημιουργήσετε έναν παράγοντα, πρέπει να ξεκινήσετε δημιουργώντας ένα διάνυσμα με έγκυρα **επίπεδα**:

```{r}
month_levels <- c(
  "Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", 
  "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"
)
```

Μπορείτε τώρα να δημιουργήσετε έναν παράγοντα:

```{r}
y1 <- factor(x1, levels = month_levels)
y1

sort(y1)
```

Και οποιεσδήποτε τιμές δεν βρίσκονται στα επίπεδα, θα μετατραπούν σε NA χωρίς προειδοποίηση:

```{r}
y2 <- factor(x2, levels = month_levels)
y2
```

Αυτό φαίνεται επικίνδυνο, επομένως μπορεί αντ' αυτού να θέλετε να χρησιμοποιήσετε την `forcats::fct()`:

```{r}
#| error: true
y2 <- fct(x2, levels = month_levels)
```

Εάν παραλείψετε τα επίπεδα, θα ληφθούν από τα δεδομένα με αλφαβητική σειρά:

```{r}
factor(x1)
```

Η αλφαβητική ταξινόμηση είναι ελαφρώς επικίνδυνη, καθώς κάθε υπολογιστής δεν ταξινομεί συμβολοσειρές με τον ίδιο τρόπο.
Η `forcats::fct()` ταξινομεί βάση της πρώτης εμφάνισης:

```{r}
fct(x1)
```

Εάν ποτέ χρειαστεί να αποκτήσετε απευθείας πρόσβαση στο σύνολο έγκυρων επιπέδων, μπορείτε να το κάνετε με την `levels()`:

```{r}
levels(y2)
```

Μπορείτε επίσης να δημιουργήσετε έναν παράγοντα κατά την ανάγνωση των δεδομένων σας χρησιμοποιώντας το `col_factor()` στην readr:

```{r}
csv <- "
month,value
Jan,12
Feb,56
Mar,12"

df <- read_csv(csv, col_types = cols(month = col_factor(month_levels)))
df$month
```

## General Social Survey

Για το υπόλοιπο αυτού του κεφαλαίου, θα χρησιμοποιήσουμε το `forcats::gss_cat`.
Είναι ένα δείγμα δεδομένων από την [General Social Survey](https://gss.norc.org), μία μακροχρόνια έρευνα στις ΗΠΑ που διενεργήθηκε από τον ανεξάρτητο ερευνητικό οργανισμό NORC στο Πανεπιστήμιο του Σικάγο.
Η έρευνα έχει χιλιάδες ερωτήσεις, για αυτό τον λόγο ο Hadley επέλεξε κάποιες που μπορούν να δώσουν την εικόνα για μερικές συχνές προκλήσεις που θα αντιμετωπίσετε όταν εργάζεστε με παράγοντες.

```{r}
gss_cat
```

(Θυμηθείτε, καθώς αυτό το σύνολο δεδομένων παρέχεται από μία βιβλιοθήκη, μπορείτε να λάβετε περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τις μεταβλητές που περιέχει εκτελώντας το `?gss_cat`.)

Όταν οι παράγοντες αποθηκεύονται σε ένα tibble, δεν μπορείτε να δείτε τα επίπεδά τους τόσο εύκολα.
Ένας τρόπος για να τα δείτε είναι με την `count()`:

```{r}
gss_cat |>
  count(race)
```

Όταν εργάζεστε με παράγοντες, οι δύο πιο συνηθισμένες λειτουργίες είναι η αλλαγή της σειράς των επιπέδων και η αλλαγή των τιμών των επιπέδων.
Οι λειτουργίες αυτές περιγράφονται στις παρακάτω ενότητες.

### Ασκήσεις

1.  Εξερευνήστε την κατανομή της `rincome` (δηλωθέν εισόδημα).
    Τι κάνει το προεπιλεγμένο ραβδόγραμμα δύσκολο να κατανοηθεί;\
    Πώς θα μπορούσατε να βελτιώσετε το διάγραμμα;

2.  Ποια είναι η πιο συχνή τιμή της μεταβλητής `relig` σε αυτήν την έρευνα;\
    Ποιο είναι η πιο συνηθισμένη τιμή της `partyid`;

3.  Σε ποιες τιμές της `relig` αντιστοιχούν οι τιμές της `denom`;\
    Πώς μπορείτε να το μάθετε με έναν πίνακα;\
    Πώς μπορείτε να το μάθετε με μία απεικόνιση;

## Τροποποίηση σειράς παραγόντων {#sec-modifying-factor-order}

Είναι συχνά χρήσιμο να αλλάζετε τη σειρά των επιπέδων των παραγόντων σας σε μία απεικόνιση.
Για παράδειγμα, φανταστείτε ότι θέλετε να εξερευνήσετε τον μέσο αριθμό ωρών παρακολούθησης τηλεόρασης ανά ημέρα ανάλογα με τη θρησκεία:

```{r}
#| fig-alt: |
#|   Ένα διάγραμμα διασποράς με τη μεταβλητή tvhours (ώρες παρακολούθησης 
#|   τηλεόρασης) στον άξονα των x και τη θρησκεία (religion) στον άξονα 
#|   των y. Ο y άξονας φαίνεται να είναι διατεταγμένος αυθαίρετα, κάτι 
#|   που το κάνει δύσκολο να βγάλουμε κάποιο νόημα από το όλο μοτίβο.

relig_summary <- gss_cat |>
  group_by(relig) |>
  summarize(
    tvhours = mean(tvhours, na.rm = TRUE),
    n = n()
  )

ggplot(relig_summary, aes(x = tvhours, y = relig)) + 
  geom_point()
```

Το διάγραμμα αυτό είναι δύσκολο να διαβαστεί γιατί δεν υπάρχει κάποιο συνολικό μοτίβο.
Μπορούμε να το βελτιώσουμε αναδιατάσσοντας τα επίπεδα της `relig` χρησιμοποιώντας την `fct_reorder()`.
Η `fct_reorder()` παίρνει τρία ορίσματα:

-   `.f`, ο παράγοντας του οποίου τα επίπεδα θέλετε να τροποποιήσετε.
-   `.x`, ένα αριθμητικό διάνυσμα που θέλετε να χρησιμοποιήσετε για να αναδιατάξετε τα επίπεδα.
-   `.fun`, μία προαιρετική συνάρτηση που χρησιμοποιείται σε περιπτώσεις που υπάρχουν πολλές τιμές του `.x` για κάθε τιμή του `.f`. Η προεπιλεγμένη τιμή είναι `median`.

```{r}
#| fig-alt: |
#|   Το ίδιο διάγραμμα διασποράς όπως και παραπάνω, αλλά τώρα η θρησκεία
#|   απεικονίζεται κατά αύξουσα τιμή της tvhours. Η ομάδα "Other eastern" έχει τις
#|   λιγότερες tvhours (κάτω από 2), ενώ η "Don't know"  τις περισσότερες (πάνω από 5).

ggplot(relig_summary, aes(x = tvhours, y = fct_reorder(relig, tvhours))) +
  geom_point()
```

Η αναδιάταξη της θρησκείας καθιστά πολύ πιο εύκολο να δούμε ότι τα άτομα στην κατηγορία "Don't know" παρακολουθούν πολύ περισσότερη τηλεόραση και ότι ο Ινδουισμός και οι άλλες ανατολικές θρησκείες παρακολουθούν πολύ λιγότερη.

Καθώς αρχίζετε να κάνετε πιο περίπλοκους μετασχηματισμούς, συνιστούμε να τους μετακινήσετε από την `aes()` σε μία ξεχωριστή `mutate()`.
Για παράδειγμα, μπορείτε να ξαναγράψετε το παραπάνω διάγραμμα ως εξής:

```{r}
#| eval: false

relig_summary |>
  mutate(
    relig = fct_reorder(relig, tvhours)
  ) |>
  ggplot(aes(x = tvhours, y = relig)) +
  geom_point()
```

Τι θα συμβεί αν δημιουργήσουμε ένα παρόμοιο διάγραμμα εξερευνώντας το πώς διαφέρει η μέση ηλικία ανάλογα με το επίπεδο δηλωθέντος εισοδήματος;

```{r}
#| fig-alt: |
#|   Ένα διάγραμμα διασποράς με την ηλικία (age) στον άξονα των x και το εισόδημα 
#|   (income)  στον άξονα των y. Το εισόδημα είναι αναδιαταγμένο με βάση τη 
#|   μέση  ηλικία, κάτι που δεν βγάζει πολύ νόημα. Μία ενότητα του y άξονα 
#|   κυμαίνεται από $6000-6999, στη συνέχεια <$1000, και ακολούθως $8000-9999.

rincome_summary <- gss_cat |>
  group_by(rincome) |>
  summarize(
    age = mean(age, na.rm = TRUE),
    n = n()
  )

ggplot(rincome_summary, aes(x = age, y = fct_reorder(rincome, age))) + 
  geom_point()
```

Εδώ, η αυθαίρετη αναδιάταξη των επιπέδων δεν είναι καλή ιδέα!
Αυτό συμβαίνει επειδή η `rincome` έχει ήδη μία λογική κατάταξη με την οποία δεν πρέπει να εμπλακούμε.
Κρατήστε την `fct_reorder()` για παράγοντες των οποίων τα επίπεδα ταξινομούνται αυθαίρετα.

Ωστόσο, είναι λογικό να βάλετε το "Not applicable" στις πρώτες θέσεις μαζί με άλλα ειδικά επίπεδα.
Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την `fct_relevel()`.
Χρειάζεται έναν παράγοντας, `.f` και, στη συνέχεια, οποιονδήποτε αριθμό επιπέδων που θέλετε να μετακινήσετε στην πρώτη θέση.

```{r}
#| fig-alt: |
#|   Το ίδιο διάγραμμα διασποράς, αλλά τώρα η κατηγορία  "Not Applicable" 
#|   απεικονίζεται στο κάτω μέρος του y άξονα. Γενικά, υπάρχει θετική 
#|   συσχέτιση ανάμεσα στο εισόδημα και την ηλικία, και το εισόδημα, ενώ
#|   η εισοδηματική κλάση με τη μεγαλύτερη μέση ηλικία είναι η "Not applicable".

ggplot(rincome_summary, aes(x = age, y = fct_relevel(rincome, "Not applicable"))) +
  geom_point()
```

Γιατί πιστεύετε ότι ο μέσος όρος ηλικίας για το "Not applicable" είναι τόσο υψηλός;

Όταν χρωματίζετε τις γραμμές σε ένα διάγραμμα, ένας άλλος τύπος αναδιάταξης είναι επίσης χρήσιμος.
Η `fct_reorder2(.f, .x, .y)` αναδιατάσσει τον παράγοντα `.f` κατά τις τιμές του `.y` που σχετίζονται με τις μεγαλύτερες τιμές του `.x`.
Αυτό καθιστά το διάγραμμα πιο ευανάγνωστο καθώς τα χρώματα της γραμμής στη δεξιά άκρη του διαγράμματος θα ευθυγραμμιστούν με το υπόμνημα.

```{r}
#| layout-ncol: 2
#| fig-width: 3
#| fig-alt: |
#|     Ένα διάγραμμα γραμμών με την ηλικία στον άξονα των x και το ποσοστό
#|     στον άξονα των y. Υπάρχη μια γραμμή για κάθε κατηγορία οικογενειακής
#|     κατάστασης: no answer (καμία απάντηση), never married (δεν παντρεύτηκε
#|     ποτέ), separated (χωρισμένος/η), divorced (διαζευγμένος/η), widowed 
#|     (χήρος/α), και married (παντρεμένος/η). Είναι λίγο δύσκολο να διαβάσετε
#|     το διάγραμμα, καθώς η σειρά του υπομνήματος δεν σχετίζεται με τις γραμμές
#|     στο διάγραμμα. Η αναδιάταξη του υπομνήματος διευκολύνει την κατανόηση του
#|     διαγράμματος, γιατί πλέον τα χρώματα του υπομνήματος ταιριάζουν με τη 
#|     σειρά των γραμμών στη δεξιά πλευρά του διαγράμματος. Μπορείτε να δείτε 
#|     μερικά αναμενώμενα μοτίβα: η αναλογή αυτών που δεν παντρεύτηκαν ποτέ
#|     μειώνεται σταδιακά με την ηλικία, ενώ οι παντρεμένοι δημιουργούν ένα 
#|     ανάποδο σχήμα U και οι χήροι/ες ξεκινάνε λιγότεροι, αλλά αυξάνονται 
#|     απότομα μετά την ηλικία των 60.

by_age <- gss_cat |>
  filter(!is.na(age)) |> 
  count(age, marital) |>
  group_by(age) |>
  mutate(
    prop = n / sum(n)
  )

ggplot(by_age, aes(x = age, y = prop, color = marital)) +
  geom_line(linewidth = 1) + 
  scale_color_brewer(palette = "Set1")

ggplot(by_age, aes(x = age, y = prop, color = fct_reorder2(marital, age, prop))) +
  geom_line(linewidth = 1) +
  scale_color_brewer(palette = "Set1") + 
  labs(color = "marital") 
```

Τέλος, για ραβδογράμματα, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την `fct_infreq()` για να ταξινομήσετε επίπεδα σε φθίνουσα συχνότητα: αυτός είναι ο απλούστερος τύπος αναδιάταξης, μιας και δεν χρειάζεται επιπλέον μεταβλητές.
Συνδυάστε τη με την `fct_rev()` εάν θέλετε να διατάξετε τα δεδομένα με αυξανόμενη συχνότητα, έτσι ώστε στο ραβδόγραμμα οι μεγαλύτερες τιμές να βρίσκονται στα δεξιά και όχι στα αριστερά.

```{r}
#| fig-alt: |
#|   Ένα ραβδόγραμμα της οικογενειακής κατάστασης, διαταγμένο από τη 
#|   λιγότερο προς την περισσότερη συχνή απάντηση: no answer (~0),
#|   separated (~1000), widowed (~2000), divorced (~3000), never 
#|   married (~5000), και married (~10000).

gss_cat |>
  mutate(marital = marital |> fct_infreq() |> fct_rev()) |>
  ggplot(aes(x = marital)) +
  geom_bar()
```

### Ασκήσεις

1.  Υπάρχουν κάποιες υψηλές τιμές στην `tvhours` που είναι ύποπτες.
    Είναι η μέση τιμή μία καλή επιλογή για σύνοψη;

2.  Για κάθε παράγοντα στο `gss_cat` προσδιορίστε εάν η σειρά των επιπέδων είναι αυθαίρετη ή με βάση κάποια λογική.

3.  Γιατί η μετακίνηση του "Not applicable" στην αρχή των επιπέδων το μετακίνησε στο κάτω μέρος του διαγράμματος;

## Τροποποίηση επιπέδων παραγόντων

Πιο ισχυρή διαδικασία από την αλλαγή της σειράς των επιπέδων είναι η αλλαγή των τιμών τους.
Αυτό σας επιτρέπει να διευκρινίσετε τις ετικέτες προς δημοσίευση και να συμπτύξετε τα επίπεδα για πιο γενικές αναλύσεις.
Το πιο γενικό και ισχυρό εργαλείο είναι η `fct_recode()`.
Σας επιτρέπει να επανακωδικοποιήσετε ή να αλλάξετε την τιμή κάθε επιπέδου.
Για παράδειγμα, πάρτε τη μεταβλητή `partyid` από το πλαίσιο δεδομένων `gss_cat`:

```{r}
gss_cat |> count(partyid)
```

Τα επίπεδα είναι συνοπτικά και ασυνεπή.
Ας τα αλλάξουμε ώστε να είναι μεγαλύτερα και ας χρησιμοποιήσουμε παράλληλη κατασκευή.
Όπως και οι περισσότερες συναρτήσεις μετονομασίας και επανακωδικοποίησης στο tidyverse, οι νέες τιμές εμφανίζονται στα αριστερά και οι παλιές τιμές στα δεξιά:

```{r}
gss_cat |>
  mutate(
    partyid = fct_recode(partyid,
      "Republican, strong"    = "Strong republican",
      "Republican, weak"      = "Not str republican",
      "Independent, near rep" = "Ind,near rep",
      "Independent, near dem" = "Ind,near dem",
      "Democrat, weak"        = "Not str democrat",
      "Democrat, strong"      = "Strong democrat"
    )
  ) |>
  count(partyid)
```

Η `fct_recode()` θα αφήσει τα επίπεδα που δεν αναφέρονται ρητά ως έχουν, και θα σας προειδοποιήσει εάν κατά λάθος αναφερθείτε σε ένα επίπεδο που δεν υπάρχει.

Για να συνδυάσετε ομάδες, μπορείτε να αντιστοιχίσετε πολλά παλιά επίπεδα στο ίδιο νέο επίπεδο:

```{r}
#| results: false
gss_cat |>
  mutate(
    partyid = fct_recode(partyid,
      "Republican, strong"    = "Strong republican",
      "Republican, weak"      = "Not str republican",
      "Independent, near rep" = "Ind,near rep",
      "Independent, near dem" = "Ind,near dem",
      "Democrat, weak"        = "Not str democrat",
      "Democrat, strong"      = "Strong democrat",
      "Other"                 = "No answer",
      "Other"                 = "Don't know",
      "Other"                 = "Other party"
    )
  )
```

Χρησιμοποιήστε αυτήν την τεχνική με προσοχή: εάν ομαδοποιήσετε κατηγορίες που είναι πραγματικά διαφορετικές, θα καταλήξετε με παραπλανητικά αποτελέσματα.

Εάν θέλετε να συμπτύξετε πολλά επίπεδα, η `fct_collapse()` είναι μία χρήσιμη παραλλαγή της `fct_recode()`.
Για κάθε νέα μεταβλητή, μπορείτε να παρέχετε ένα διάνυσμα των παλιών επιπέδων:

```{r}
gss_cat |>
  mutate(
    partyid = fct_collapse(partyid,
      "other" = c("No answer", "Don't know", "Other party"),
      "rep" = c("Strong republican", "Not str republican"),
      "ind" = c("Ind,near rep", "Independent", "Ind,near dem"),
      "dem" = c("Not str democrat", "Strong democrat")
    )
  ) |>
  count(partyid)
```

Μερικές φορές θέλετε απλώς να συγκεντρώσετε τις μικρές ομάδες για να κάνετε ένα διάγραμμα ή έναν πίνακα πιο απλό.
Αυτή είναι η δουλειά της οικογένειας συναρτήσεων `fct_lump_*()`.
Η `fct_lump_lowfreq()` είναι ένα απλό σημείο εκκίνησης που συγκεντρώνει σταδιακά τις μικρότερες κατηγορίες ομάδων στην κατηγορία "Other", διατηρώντας πάντα την "Other" ως τη μικρότερη κατηγορία.

```{r}
gss_cat |>
  mutate(relig = fct_lump_lowfreq(relig)) |>
  count(relig)
```

Σε αυτήν την περίπτωση, δεν είναι πολύ χρήσιμο: είναι αλήθεια ότι η πλειοψηφία των Αμερικανών σε αυτήν την έρευνα είναι Προτεστάντες, αλλά μάλλον θα θέλαμε να δούμε περισσότερες λεπτομέρειες!
Αντίθετα, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε την `fct_lump_n()` για να καθορίσουμε ότι θέλουμε ακριβώς 10 ομάδες:

```{r}
gss_cat |>
  mutate(relig = fct_lump_n(relig, n = 10)) |>
  count(relig, sort = TRUE)
```

Διαβάστε τις οδηγίες για να μάθετε για τις `fct_lump_min()` και `fct_lump_prop()` οι οποίες είναι χρήσιμες σε άλλες περιπτώσεις.

### Ασκήσεις

1.  Πώς έχουν αλλάξει οι αναλογίες των ατόμων που ταυτίζονται ως Δημοκρατικοί, Ρεπουμπλικάνοι και Ανεξάρτητοι με την πάροδο του χρόνου;

2.  Πώς θα μπορούσατε να συμπτύξετε την `rincome` σε ένα μικρό σύνολο κατηγοριών;

3.  Παρατηρήστε ότι υπάρχουν 9 ομάδες (εκτός της other) στο παραπάνω παράδειγμα `fct_lump`.
    Γιατί όχι 10;\
    (Συμβουλή: εκτελέστε `?fct_lump` και βρείτε ότι η προεπιλεγμένη τιμή του ορίσματος `other_level` είναι "Other".)

## Διατεταγμένοι παράγοντες {#sec-ordered-factors}

Πριν συνεχίσουμε, υπάρχει ένας ειδικός τύπος παραγόντων που πρέπει να αναφερθεί εν συντομία: οι διατεταγμένοι παράγοντες.
Οι διατεταγμένοι παράγοντες, που δημιουργούνται με την `ordered()`, συνεπάγονται μία αυστηρή ταξινόμηση με ίση απόσταση μεταξύ των επιπέδων τους: το πρώτο επίπεδο είναι «μικρότερο» από το δεύτερο επίπεδο κατά το ίδιο ποσό που το δεύτερο επίπεδο είναι «μικρότερο από» το τρίτο επίπεδο, και ούτω καθεξής.
Μπορείτε να τα αναγνωρίσετε κατά την εκτύπωση επειδή χρησιμοποιούν `<` μεταξύ των επιπέδων:

```{r}
ordered(c("a", "b", "c"))
```

Στην πράξη, οι παράγοντες της `ordered()` συμπεριφέρονται πολύ παρόμοια με τους κανονικούς παράγοντες.
Υπάρχουν μόνο δύο μέρη όπου μπορεί να παρατηρήσετε διαφορετική συμπεριφορά:

-   Εάν χρησιμοποιήσετε έναν διατεταγμένο παράγοντα για να χρωματίσετε ή να γεμίσετε σχήματα στο πακέτο ggplot2, από προεπιλογή θα πάρει την τιμή `scale_color_viridis()`/`scale_fill_viridis()`, η οποία είναι μία χρωματική κλίμακα που υποδηλώνει μία κατάταξη.
-   Εάν χρησιμοποιείτε μία διατεταγμένη συνάρτηση σε ένα γραμμικό μοντέλο, θα χρησιμοποιήσει "πολυγωνικές αντιθέσεις". Είναι σχετικά χρήσιμες, αλλά είναι απίθανο να έχετε ακούσει για αυτές, εκτός και αν έχετε διδακτορικό στη Στατιστική, και ακόμα και τότε πιθανότατα δεν τις ερμηνεύετε συχνά. Αν θέλετε να μάθετε περισσότερα, προτείνουμε το `vignette("contrasts", package = "faux")` από τη Lisa DeBruine.

Δεδομένης της αμφισβητούμενης χρησιμότητας αυτών των διαφορών, δεν συνιστούμε γενικά τη χρήση διατεταγμένων παραγόντων.

## Σύνοψη

Αυτό το κεφάλαιο σας παρουσίασε το εύχρηστο πακέτο forcats για την εργασία με παράγοντες, εισάγοντας σας στις πιο συχνά χρησιμοποιούμενες αντίστοιχες συναρτήσεις.
Το forcats περιέχει αρκετές άλλων βοηθητικές συναρτήσεις που δεν είχαμε χώρο να συζητήσουμε εδώ, επομένως κάθε φορά που αντιμετωπίζετε μία πρόκληση ανάλυσης παραγόντων που δεν έχετε αντιμετωπίσει στο παρελθόν, συνιστώ ανεπιφύλακτα να διαβάσετε το [reference index](https:/%20/forcats.tidyverse.org/reference/index.html) για να ελέγξετε εάν υπάρχει κάποια συνάρτηση που μπορεί να σας βοηθήσει να λύσετε το πρόβλημά σας.

Εάν θέλετε να μάθετε περισσότερα σχετικά με τους παράγοντες μετά την ανάγνωση αυτού του κεφαλαίου, σας συνιστούμε να διαβάσετε την εργασία της Amelia McNamara και του Nicholas Horton, [*Wrangling categorical data in R*](https://peerj.com/preprints/3163/).
Αυτό το άρθρο παρουσιάζει μέρος της ιστορίας που συζητήθηκε στα [*stringsAsFactors: An unautorized biography*](https://simplystatistics.org/posts/2015-07-24-stringsasfactors-an-unauthorized-biography/) και [*stringsAsFactors = \<sigh\>*](https://notstatschat.tumblr.com/post/124987394001/stringsasfactors-sigh) και συγκρίνει τις tidy προσεγγίσεις των κατηγορικών δεδομένων που περιγράφονται σε αυτό το βιβλίο με τις μεθόδους του βασικού συνόλου λειτουργιών της R.
Μία αρχική έκδοση αυτού του άρθρου συνέβαλε ως κίνητρο και προεργασία για το πακέτο forcats.
Ευχαριστώ Amelia & Nick!

Στο επόμενο κεφάλαιο θα αλλάξουμε ταχύτητα για να αρχίσουμε να μαθαίνουμε για τις ημερομηνίες και ώρες στην R.
Οι ημερομηνίες και οι ώρες φαίνονται παραπλανητικά απλές, αλλά όπως θα δείτε σύντομα, όσο περισσότερα μαθαίνετε γι' αυτές, τόσο πιο περίπλοκες φαίνονται!