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• Online Data Analysis

• Wave 6(2010~2014)

• 430個變項, 90350個觀察值

• 14種價值觀問題

#設定路徑
setwd("/Users/tayloryen/Desktop/期中project")
#載入packages
pacman::p_load(knitr,dplyr,ggplot2,tidyr)
#載入資料庫
load("/Users/tayloryen/Desktop/期中project/WV6_Data_R_v_2016_01_01.rdata")

#重新命名資料名稱
dta_wv6<-WV6_Data_R

#選擇觀察變項與觀察值
new_dta_wv6<-dta_wv6%>%select(c(V2,V4:V9,V23,V55,V242,V239,V240,V248))%>%
  rename(country=V2,family=V4,friends=V5,leisure_time=V6,politics=V7,
         work=V8,religion=V9,satisfaction=V23,freedom=V55,age=V242,
         income=V239,sex=V240,edu=V248)%>%
  select(c(country,family,friends,leisure_time,politics,work,religion,
           satisfaction,freedom,age,income,sex,edu))%>%
  filter(family>=0&friends>=0&leisure_time>=0&politics>=0&work>=0&
           religion>=0&satisfaction>=0&freedom>=0,age>=0,income>=0,edu>=0)

#挑選觀察國家276(德國)、840(美國)
#392(日本)、410(南韓)、156(中國)、158(台灣)
new_dta_wv6$country<-as.character(new_dta_wv6$country)
new_dta_wv6<-filter(new_dta_wv6,
                    country%in%c("276","840","392","410","156","158"))
new_dta_wv6$country<-factor(new_dta_wv6$country,
              levels=c("276","840","392","410","156","158"),
              labels = c("Germany", "United States",
                    "Japan","South Korea","China","Taiwan"))
new_dta_wv6$sex<-as.factor(new_dta_wv6$sex)
new_dta_wv6$age<-cut(new_dta_wv6$age,
                     breaks=c(10,20,30,40,50,60,70,80,90,Inf),
                     labels=paste("Age", 1:9, sep=""))

#將資料分成東西方國家
w_new_dta_wv6<-subset(new_dta_wv6,country=="Germany"
                      |country=="United States")
e_new_dta_wv6<-subset(new_dta_wv6,country=="Japan"
      |country=="South Korea"|country=="China"|country=="Taiwan")

#載入HH Package來處理Likert Scale
library(HH)

#展示資料
knitr::kable(head(new_dta_wv6[,c(1,8:13)]))

• 東西方

• 自由程度會因為國籍、年齡而有所不同

• 生活滿意度會因為國籍、年齡而有所不同

• 男女在自由程度和生活滿意度上的差別不明顯

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• 研究問題

• 分析工具