w11.R

# 周次：w
# 任務：應用(資料框處理與繪圖)
# 姓名：陳靜君
# 日期：xxxx年xx月xx日

### 資料框處理
# 請至台灣傳播資料庫下載「2019年調查」的sav檔
# 網址:https://www.crctaiwan.nctu.edu.tw/AnnualSurvey.asp
## 1. 將輸入的sav檔案命名為tcs2019
# install.packages("sjlabelled")
# install.packages("sjlabelled")
# install.packages("haven")
library(haven)
tcs2019 <- read_spss("tcs2019.sav")

# ## 2. 檢視資料框的各種函數
# # 列數
# nrow(tcs2019)
# # 檢視資料框內容
# #View(tcs2019)
# # 前六行
# head(tcs2019)
# # 後六行
# tail(tcs2019)
# # 欄位名稱或變數名稱
# names(tcs2019)
# # 另一種寫法
# colnames(tcs2019)
# # 得知每個變數的描述性統計量
# summary(tcs2019)
# # 得知資料框複合式的資訊
# # (含資料結構種類、觀察值個數、變數個數、前幾筆觀察值資訊等)
# str(tcs2019)
# ## 欄數
# ncol(tcs2019)
# ## 維度
# dim(tcs2019)
# ## 列的索引值
# row.names(tcs2019)
# 
# # 當資料較大時，建議使用sjPlot套件
# # install.packages("sjPlot")
# library(sjPlot)
# view_df(tcs2019,
#         file="tcs2019tab.html",  # 結果直接另存新檔
#         show.na = T, # 顯示未重新編碼前的無效值個數
#         show.frq = T, # 顯示次數
#         show.prc = T, # 顯示百分比
#         encoding = "big5"
# )


### 3. 應用實作
# 偵測與處理，讓65+熟齡族告別假新聞危害 
# http://www.crctaiwan.nctu.edu.tw/epaper/%E7%AC%AC202%E6%9C%9F20210409.htm
# RQ1:遇到假新聞的經驗，是否有年齡層的差異存在呢？
# RQ2:對假新聞的感受，是否有年齡層的差異存在呢？
# RQ3:對假新聞的確認與處理方式等，是否有年齡層的差異存在呢？

# (1)確認欲分析的變數
# 年齡 ra2
# 是否有遇到過假新聞? i12.1
# 對假新聞的感受:
# 普遍性 i7a
# 嚴重性 i7b
# 受影響的可能性 i7c
# 確認你接觸到的新聞是不是假新聞? i11.1-i11.8
# 遇到假新聞,你會如何處理? i12.2.1-i12.2.8

# (2)變數整理
# 年齡「變數重新分類」為4類：18-35,36-49,50-64,65UP
# 備註：break的值(x,y,z)是指: group1 >x & <=y; group2 >y & <=z

# 檢視各類別有多少人?

# 另一種方法：製作次數分配表
# install.packages("sjmisc")