docs/it/ages.md
In DavideMassidda/testing: Psychometric Testing
Calcolo e conversione dell’età
Nel mettere a punto un test psicometrico per l’età evolutiva spesso si
incontrano numerose difficoltà nella gestione delle variabili che
codificano per l’età dei bambini. Talvolta tali variabili arrivano
rappresentate secondo standard differenti rispetto a quanto richiesto,
oppure l’analisi dei dati può necessitare di operazioni di ricodifica
verso formati complessi da ottenere.
Il pacchetto testing
contiene alcune funzioni che possono tornare utili in questi casi,
pensate per essere flessibili e adattabili a esigenze diverse. Nel
presente tutorial vengono mostrati gli usi principali di queste
funzioni.
Calcolo dell’età compiuta
Il modo più semplice per registrare l’età di un gruppo di soggetti è…
non registrarla. Ci sono infatti diversi pacchetti R che consentono di
calcolare l’età in un preciso istante conoscendo semplicemente la data
del giorno della valutazione e la data di nascita dell’individuo. Il
calcolo automatizzato dell’età consente di limitare l’influenza
dell’errore che può essere commesso attraverso il calcolo manuale, ma
presuppone una registrazione rigorosa delle date.
Il dataset testDates contiene la data di nascita (born) e la data di
somministrazione (test) di un test, per un ipotetico gruppo di
bambini.
data("testDates")
show(testDates)
## born test
## 1 2008-02-17 2012-05-02
## 2 2010-08-06 2011-09-17
## 3 2008-02-21 2013-03-09
## 4 2008-06-25 2012-01-07
## 5 2008-04-16 2013-02-11
## 6 2009-04-16 2013-02-11
## 7 2008-04-28 2012-02-29
## 8 2007-03-21 2010-03-12
## 9 2007-03-21 2016-03-22
## 10 2009-12-07 2010-01-05
## 11 2007-05-21 2012-06-03
## 12 2007-01-15 2012-02-04
## 13 2007-01-15 2012-03-08
## 14 2007-02-04 2012-01-15
## 15 2007-02-04 2013-01-15
str(testDates)
## 'data.frame': 15 obs. of 2 variables:
## $ born: chr "2008-02-17" "2010-08-06" "2008-02-21" "2008-06-25" ...
## $ test: chr "2012-05-02" "2011-09-17" "2013-03-09" "2012-01-07" ...
Visualizzando la struttura del dataset possiamo notare come entrambe le
date non siano di tipo Date, ma character. Il pacchetto testing,
infatti, non necessita di variabili esplicitate come data; tuttavia, è
necessario che le stringhe riportino delle date espresse nel formato
YYYY-MM-DD.
Prima di partire con il calcolo dell’età, ci sono alcune importanti
decisioni da prendere.
Units
La prima scelta che dobbiamo fare riguarda l’unità di misura da adottare
per esprimere l’età. testing fornisce due alternative: anni
compiuti oppure mesi compiuti. I giorni non sono disponibili
semplicemente perché si tratta di un caso banale per il quale è
sufficiente calcolare lo scarto fra la data del test e quella di
nascita, ovvero:
with(testDates, as.Date(test) - as.Date(born) )
## Time differences in days
## [1] 1536 407 1843 1291 1762 1397 1402 1087 3289 29 1840 1846 1879 1806 2172
Depth
La seconda scelta riguarda la profondità del formato in cui l’età deve
essere espressa. Per esempio, potremmo non accontentarci di esprimere
l’età in anni compiuti, ma vorremmo anche tenere traccia dei mesi
compiuti, se non dei giorni, così da poter ordinare per età soggetti
nati nello stesso anno o nello stesso mese.
Il primo soggetto inserito nella tabella testDates, nato il 17
febbraio del 2008 e valutato il 2 maggio del 2012, ha 4 anni, ma
potremmo anche specificare meglio e dire che ha 4 anni e 2 mesi, come
potremmo spingerci ancora più in profondità e dire che ha 4 anni, 2 mesi
e 15 giorni compiuti.
Output
L’ultima scelta da prendere riguarda il formato in cui esprimere l’età.
Potremmo utilizzare un formato testuale analogo a quello usato poco
sopra, esprimendo l’età del primo soggetto come “4:2:15”, separando gli
anni, i mesi e i giorni utilizzando un carattere convenzionale. In
testing questo carattere convenzionale è il simbolo due punti,
congruentemente con quanto accade sui manuali di molti test psicometrici
(meglio evitare il punto o la virgola, che rischierebbero facilmente di
essere confusi con un separatore decimale).
In alternativa, potremmo scegliere di esprimere l’età attraverso un
formato numerico: un numero positivo la cui parte intera specifica
la porzione di unità completate e la parte decimale la porzione
completata dell’unità successiva. Per esempio, l’età di un bambino che
ha appena compito 3 anni e 6 mesi può essere espressa come 3.5 anni,
perché, oltre a tre anni, il bambino ha anche compito metà del
successivo anno di vita (quindi: 3 anni + 0.5 anni).
Considerando che 3 anni corrispondono a 36 mesi, l’età di questo bambino
potrebbe essere espressa anche come 42.0, ovvero i 36 mesi che
corrispondono a 6 anni più i successivi 6 mesi.
La funzione age_completed
La funzione che calcola l’età a partire dalle date di nascita e di
valutazione è age_completed. La funzione richiede che siano
specificati gli argomenti units, depth e output, secondo le scelte
prese seguendo quanto descritto sopra. Nel calcolo vengono considerati
anche gli anni bisestili, aggiustando opportunamente il risultato. Di
seguito sono descritti nel dettaglio gli argomenti.
born, test: data di nascita e di valutazione di ogni soggetto.units: unità di misura dell’età, che può essere “days”, oppure
“months”.depth: profondità del calcolo, che può essere “days”, “months”
oppure “years”.use.leap: valore logico che specifica se correggere per gli anni
bisestili.output: tipo di risultato da produrre, che può essere “numeric”
oppure “character”.
A eccezione di born e test, tutte le opzioni dispongono di valori
predefiniti. Si rimanda all’help della funzione per ulteriori
informazioni.
Esempi
Età in formato numerico in cui la parte intera rappresenta il numero di
anni compiuti e la parte decimale la porzione di anno successivo
trascorsa dall’ultimo compleanno, espressa in giorni.
age_completed(testDates$born, testDates$test,
units = "years", depth = "days", output = "n"
)
## [1] 4.20491803 1.11475410 5.04383562 3.53551913 4.82465753 3.82465753
## [7] 3.83879781 2.97534247 9.00273973 0.07945205 5.03561644 5.05464481
## [13] 5.14480874 4.94520548 5.94535519
Età in formato numerico in cui la parte intera rappresenta il numero di
anni compiuti e la parte decimale la porzione di anno successivo
trascorsa dall’ultimo compleanno, espressa in mesi.
age_completed(testDates$born, testDates$test,
units = "years", depth = "months", output = "n"
)
## [1] 4.166667 1.083333 5.000000 3.500000 4.750000 3.750000 3.833333 2.916667
## [9] 9.000000 0.000000 5.000000 5.000000 5.083333 4.916667 5.916667
Età in formato numerico in cui la parte intera rappresenta il numero di
mesi compiuti e la parte decimale la porzione di mese successivo
dall’ultimo mese compiuto, espressa in giorni.
age_completed(testDates$born, testDates$test,
units = "month", depth = "days", output = "n"
)
## [1] 50.5000000 13.3666667 60.5714286 42.4193548 57.8387097 45.8387097
## [7] 46.0344828 35.6785714 108.0322581 0.9354839 60.4193548 60.6451613
## [13] 61.7586207 59.3548387 71.3548387
Numero di anni, mesi e giorni compiuti.
age_completed(testDates$born, testDates$test,
units = "years", depth = "days", output = "c"
)
## [1] "4:2:15" "1:1:11" "5:0:16" "3:6:13" "4:9:26" "3:9:26" "3:10:1"
## [8] "2:11:19" "9:0:1" "0:0:29" "5:0:13" "5:0:20" "5:1:22" "4:11:11"
## [15] "5:11:11"
Numero di anni e di mesi compiuti.
age_completed(testDates$born, testDates$test,
units = "years", depth = "months", output = "c"
)
## [1] "4:2" "1:1" "5:0" "3:6" "4:9" "3:9" "3:10" "2:11" "9:0" "0:0"
## [11] "5:0" "5:0" "5:1" "4:11" "5:11"
Numero di mesi e di giorni compiuti.
age_completed(testDates$born, testDates$test,
units = "month", depth = "days", output = "c"
)
## [1] "50:15" "13:11" "60:16" "42:13" "57:26" "45:26" "46:1" "35:19" "108:1"
## [10] "0:29" "60:13" "60:20" "61:22" "59:11" "71:11"
Conversione dell’età
Non sempre le date di nascita e di somministrazione del test sono
disponibili. Talvolta l’età arriva già calcolata in formato numerico,
mentre altre volte arriva codificata in un formato testuale. Per far
fronte a queste evenienze, il pacchetto testing dispone di due
funzioni che consentono di passare da un formato all’altro,
approssimando l’età. Si tratta, in ogni caso, di un’approssimazione: il
risultato, per quanto si avvicini all’età corretta, talvolta potrebbe
non risultare precisissimo, a causa della perdita di informazione che si
ha passando da un formato all’altro.
Prima di partire con gli esempi, aggiungiamo al dataset due variabili
età, una in formato numerico e una in formato carattere.
testDates$ageNum <- with(testDates,
age_completed(born, test, units = "years", depth = "days", output = "n")
)
testDates$ageChr <- with(testDates,
age_completed(born, test, units = "years", depth = "months", output = "c")
)
show(testDates)
## born test ageNum ageChr
## 1 2008-02-17 2012-05-02 4.20491803 4:2
## 2 2010-08-06 2011-09-17 1.11475410 1:1
## 3 2008-02-21 2013-03-09 5.04383562 5:0
## 4 2008-06-25 2012-01-07 3.53551913 3:6
## 5 2008-04-16 2013-02-11 4.82465753 4:9
## 6 2009-04-16 2013-02-11 3.82465753 3:9
## 7 2008-04-28 2012-02-29 3.83879781 3:10
## 8 2007-03-21 2010-03-12 2.97534247 2:11
## 9 2007-03-21 2016-03-22 9.00273973 9:0
## 10 2009-12-07 2010-01-05 0.07945205 0:0
## 11 2007-05-21 2012-06-03 5.03561644 5:0
## 12 2007-01-15 2012-02-04 5.05464481 5:0
## 13 2007-01-15 2012-03-08 5.14480874 5:1
## 14 2007-02-04 2012-01-15 4.94520548 4:11
## 15 2007-02-04 2013-01-15 5.94535519 5:11
Da carattere a numerico
La funzione age_numeric consente di convertire in formato numerico
un’età espressa in formato carattere, assumendo il simbolo due punti
come separatore fra i livelli di profondità.
La funzione necessita dei seguenti argomenti:
origin.units: vettore che specifica l’unità di misura di ogni
livello di profondità dell’età di origine.units, depth: unità di misura e di profondità del vettore da
restituire in output.use.leap: valore logico che specifica se correggere per gli anni
bisestili.
Per esempio, la colonna ageChr del dataset testDates contiene delle età
espresse come anni:mesi. Partendo da questo vettore, vogliamo calcolare
l’età dei soggetti in anni compiuti, raggiungendo i giorni come livello
di profondità:
age_numeric(testDates$ageChr,
origin.units = c("years","months"), units = "years", depth = "days"
)
## [1] 4.166667 1.083333 5.000000 3.500000 4.750000 3.750000 3.833333 2.916667
## [9] 9.000000 0.000000 5.000000 5.000000 5.083333 4.916667 5.916667
Si noti che, dal momento che il vettore di partenza non conteneva
l’informazione sui giorni compiuti, la sua conversione in numero non
poteva essere fatta raggiungendo i giorni come livello di profondità,
per cui si era obbligati a fermarsi ai mesi.
Da numerico a carattere
Volendo effettuare l’operazione inversa, ovvero convertire delle età da
formato numerico a formato carattere, possiamo utilizzare la funzione
age_character. Gli argomenti di cui la funzione necessita per lavorare
sono gli stessi descritti per la funzione age_numeric, ma se ne
aggiunge uno:
origin.depth: livello di profondità del vettore di età di origine.
Il valore origin.depth interviene soprattutto nei casi in cui l’età è
stata codificata saltando un livello di profondità, quindi in cui la
parte intera rappresenta il numero di anni compiuti e la parte decimale
rappresenta i giorni compiuti (come nella nostra variabile ageNum).
age_character(testDates$ageNum,
origin.units = "years", origin.depth = "days",
units = "years", depth = "months"
)
## [1] "4:2" "1:1" "5:0" "3:6" "4:9" "3:9" "3:10" "2:11" "9:0" "0:0"
## [11] "5:0" "5:0" "5:1" "4:11" "5:11"
Raggruppamento per età
Un’esigenza molto comune che si presenta quando si ha a che fare con
l’analisi di test psicometrici è il raggruppamento dei soggetti in fasce
d’età. Il pacchetto testing fornisce per questo scopo la funzione
age_segment.
La funzione suddivide un vettore d’età in intervalli chiusi a sinistra e
aperti a destra. Ciò significa che la fascia d’età “3 anni - 4 anni”
includerà tutti i soggetti la cui età è maggiore o uguale a 3 e
inferiore a 4 (tutti i soggetti che hanno compiuto 4 anni, quindi,
saranno esclusi).
Il risultato è un nuovo vettore che indica, per ogni soggetto, in quale
gruppo si trova.
La funzione age_segment
La funzione richiede quattro argomenti:
x: vettore di età espresse in formato carattere, in cui il simbolo
due punti è usato come separatore fra i livelli di profondità.breaks: vettore che specifica, per ogni fascia d’età desiderata,
il limite inferiore, tranne per l’ultimo valore, che speficica il
limite superiore. Gli intervalli sono chiusi a sinistra e aperti a
destra.labels: etichette da attribuire a ogni fascia d’età.factor: specifica se restituire o meno un vettore di tipo fattore,
in cui i livelli sono ordinati in senso crescente per età (default:
TRUE).
Proviamo a dividere i soggetti in cinque fasce d’età:
testDates$group <- age_segment(testDates$ageChr,
breaks = c("0:0", "2:0", "3:0", "4:0", "6:0"),
labels = c("0:0-1:11", "2:0-3:11", "3:0-4:11", "4:0-5:11" )
)
show(testDates)
## born test ageNum ageChr group
## 1 2008-02-17 2012-05-02 4.20491803 4:2 4:0-5:11
## 2 2010-08-06 2011-09-17 1.11475410 1:1 0:0-1:11
## 3 2008-02-21 2013-03-09 5.04383562 5:0 4:0-5:11
## 4 2008-06-25 2012-01-07 3.53551913 3:6 3:0-4:11
## 5 2008-04-16 2013-02-11 4.82465753 4:9 4:0-5:11
## 6 2009-04-16 2013-02-11 3.82465753 3:9 3:0-4:11
## 7 2008-04-28 2012-02-29 3.83879781 3:10 3:0-4:11
## 8 2007-03-21 2010-03-12 2.97534247 2:11 2:0-3:11
## 9 2007-03-21 2016-03-22 9.00273973 9:0 <NA>
## 10 2009-12-07 2010-01-05 0.07945205 0:0 0:0-1:11
## 11 2007-05-21 2012-06-03 5.03561644 5:0 4:0-5:11
## 12 2007-01-15 2012-02-04 5.05464481 5:0 4:0-5:11
## 13 2007-01-15 2012-03-08 5.14480874 5:1 4:0-5:11
## 14 2007-02-04 2012-01-15 4.94520548 4:11 4:0-5:11
## 15 2007-02-04 2013-01-15 5.94535519 5:11 4:0-5:11
table(testDates$group, useNA = "always")
##
## 0:0-1:11 2:0-3:11 3:0-4:11 4:0-5:11 <NA>
## 2 1 3 8 1
Per operazioni di raggruppamento più sofisticate e che richiedono di
operare più in profondità con gli intervalli, si rimanda alle funzioni
cut e findInterval del pacchetto base.
DavideMassidda/testing documentation built on Oct. 12, 2023, 4:32 p.m.
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Calcolo e conversione dell’età
Nel mettere a punto un test psicometrico per l’età evolutiva spesso si incontrano numerose difficoltà nella gestione delle variabili che codificano per l’età dei bambini. Talvolta tali variabili arrivano rappresentate secondo standard differenti rispetto a quanto richiesto, oppure l’analisi dei dati può necessitare di operazioni di ricodifica verso formati complessi da ottenere.
Il pacchetto testing contiene alcune funzioni che possono tornare utili in questi casi, pensate per essere flessibili e adattabili a esigenze diverse. Nel presente tutorial vengono mostrati gli usi principali di queste funzioni.
Calcolo dell’età compiuta
Il modo più semplice per registrare l’età di un gruppo di soggetti è… non registrarla. Ci sono infatti diversi pacchetti R che consentono di calcolare l’età in un preciso istante conoscendo semplicemente la data del giorno della valutazione e la data di nascita dell’individuo. Il calcolo automatizzato dell’età consente di limitare l’influenza dell’errore che può essere commesso attraverso il calcolo manuale, ma presuppone una registrazione rigorosa delle date.
Il dataset testDates contiene la data di nascita (born) e la data di somministrazione (test) di un test, per un ipotetico gruppo di bambini.
data("testDates")
show(testDates)
## born test
## 1 2008-02-17 2012-05-02
## 2 2010-08-06 2011-09-17
## 3 2008-02-21 2013-03-09
## 4 2008-06-25 2012-01-07
## 5 2008-04-16 2013-02-11
## 6 2009-04-16 2013-02-11
## 7 2008-04-28 2012-02-29
## 8 2007-03-21 2010-03-12
## 9 2007-03-21 2016-03-22
## 10 2009-12-07 2010-01-05
## 11 2007-05-21 2012-06-03
## 12 2007-01-15 2012-02-04
## 13 2007-01-15 2012-03-08
## 14 2007-02-04 2012-01-15
## 15 2007-02-04 2013-01-15
str(testDates)
## 'data.frame': 15 obs. of 2 variables:
## $ born: chr "2008-02-17" "2010-08-06" "2008-02-21" "2008-06-25" ...
## $ test: chr "2012-05-02" "2011-09-17" "2013-03-09" "2012-01-07" ...
Visualizzando la struttura del dataset possiamo notare come entrambe le date non siano di tipo Date, ma character. Il pacchetto testing, infatti, non necessita di variabili esplicitate come data; tuttavia, è necessario che le stringhe riportino delle date espresse nel formato YYYY-MM-DD.
Prima di partire con il calcolo dell’età, ci sono alcune importanti decisioni da prendere.
Units
La prima scelta che dobbiamo fare riguarda l’unità di misura da adottare per esprimere l’età. testing fornisce due alternative: anni compiuti oppure mesi compiuti. I giorni non sono disponibili semplicemente perché si tratta di un caso banale per il quale è sufficiente calcolare lo scarto fra la data del test e quella di nascita, ovvero:
with(testDates, as.Date(test) - as.Date(born) )
## Time differences in days
## [1] 1536 407 1843 1291 1762 1397 1402 1087 3289 29 1840 1846 1879 1806 2172
Depth
La seconda scelta riguarda la profondità del formato in cui l’età deve essere espressa. Per esempio, potremmo non accontentarci di esprimere l’età in anni compiuti, ma vorremmo anche tenere traccia dei mesi compiuti, se non dei giorni, così da poter ordinare per età soggetti nati nello stesso anno o nello stesso mese.
Il primo soggetto inserito nella tabella testDates, nato il 17 febbraio del 2008 e valutato il 2 maggio del 2012, ha 4 anni, ma potremmo anche specificare meglio e dire che ha 4 anni e 2 mesi, come potremmo spingerci ancora più in profondità e dire che ha 4 anni, 2 mesi e 15 giorni compiuti.
Output
L’ultima scelta da prendere riguarda il formato in cui esprimere l’età.
Potremmo utilizzare un formato testuale analogo a quello usato poco sopra, esprimendo l’età del primo soggetto come “4:2:15”, separando gli anni, i mesi e i giorni utilizzando un carattere convenzionale. In testing questo carattere convenzionale è il simbolo due punti, congruentemente con quanto accade sui manuali di molti test psicometrici (meglio evitare il punto o la virgola, che rischierebbero facilmente di essere confusi con un separatore decimale).
In alternativa, potremmo scegliere di esprimere l’età attraverso un formato numerico: un numero positivo la cui parte intera specifica la porzione di unità completate e la parte decimale la porzione completata dell’unità successiva. Per esempio, l’età di un bambino che ha appena compito 3 anni e 6 mesi può essere espressa come 3.5 anni, perché, oltre a tre anni, il bambino ha anche compito metà del successivo anno di vita (quindi: 3 anni + 0.5 anni).
Considerando che 3 anni corrispondono a 36 mesi, l’età di questo bambino potrebbe essere espressa anche come 42.0, ovvero i 36 mesi che corrispondono a 6 anni più i successivi 6 mesi.
La funzione age_completed
La funzione che calcola l’età a partire dalle date di nascita e di
valutazione è age_completed. La funzione richiede che siano
specificati gli argomenti units, depth e output, secondo le scelte
prese seguendo quanto descritto sopra. Nel calcolo vengono considerati
anche gli anni bisestili, aggiustando opportunamente il risultato. Di
seguito sono descritti nel dettaglio gli argomenti.
born,test: data di nascita e di valutazione di ogni soggetto.units: unità di misura dell’età, che può essere “days”, oppure “months”.depth: profondità del calcolo, che può essere “days”, “months” oppure “years”.use.leap: valore logico che specifica se correggere per gli anni bisestili.output: tipo di risultato da produrre, che può essere “numeric” oppure “character”.
A eccezione di born e test, tutte le opzioni dispongono di valori
predefiniti. Si rimanda all’help della funzione per ulteriori
informazioni.
Esempi
Età in formato numerico in cui la parte intera rappresenta il numero di anni compiuti e la parte decimale la porzione di anno successivo trascorsa dall’ultimo compleanno, espressa in giorni.
age_completed(testDates$born, testDates$test,
units = "years", depth = "days", output = "n"
)
## [1] 4.20491803 1.11475410 5.04383562 3.53551913 4.82465753 3.82465753
## [7] 3.83879781 2.97534247 9.00273973 0.07945205 5.03561644 5.05464481
## [13] 5.14480874 4.94520548 5.94535519
Età in formato numerico in cui la parte intera rappresenta il numero di anni compiuti e la parte decimale la porzione di anno successivo trascorsa dall’ultimo compleanno, espressa in mesi.
age_completed(testDates$born, testDates$test,
units = "years", depth = "months", output = "n"
)
## [1] 4.166667 1.083333 5.000000 3.500000 4.750000 3.750000 3.833333 2.916667
## [9] 9.000000 0.000000 5.000000 5.000000 5.083333 4.916667 5.916667
Età in formato numerico in cui la parte intera rappresenta il numero di mesi compiuti e la parte decimale la porzione di mese successivo dall’ultimo mese compiuto, espressa in giorni.
age_completed(testDates$born, testDates$test,
units = "month", depth = "days", output = "n"
)
## [1] 50.5000000 13.3666667 60.5714286 42.4193548 57.8387097 45.8387097
## [7] 46.0344828 35.6785714 108.0322581 0.9354839 60.4193548 60.6451613
## [13] 61.7586207 59.3548387 71.3548387
Numero di anni, mesi e giorni compiuti.
age_completed(testDates$born, testDates$test,
units = "years", depth = "days", output = "c"
)
## [1] "4:2:15" "1:1:11" "5:0:16" "3:6:13" "4:9:26" "3:9:26" "3:10:1"
## [8] "2:11:19" "9:0:1" "0:0:29" "5:0:13" "5:0:20" "5:1:22" "4:11:11"
## [15] "5:11:11"
Numero di anni e di mesi compiuti.
age_completed(testDates$born, testDates$test,
units = "years", depth = "months", output = "c"
)
## [1] "4:2" "1:1" "5:0" "3:6" "4:9" "3:9" "3:10" "2:11" "9:0" "0:0"
## [11] "5:0" "5:0" "5:1" "4:11" "5:11"
Numero di mesi e di giorni compiuti.
age_completed(testDates$born, testDates$test,
units = "month", depth = "days", output = "c"
)
## [1] "50:15" "13:11" "60:16" "42:13" "57:26" "45:26" "46:1" "35:19" "108:1"
## [10] "0:29" "60:13" "60:20" "61:22" "59:11" "71:11"
Conversione dell’età
Non sempre le date di nascita e di somministrazione del test sono disponibili. Talvolta l’età arriva già calcolata in formato numerico, mentre altre volte arriva codificata in un formato testuale. Per far fronte a queste evenienze, il pacchetto testing dispone di due funzioni che consentono di passare da un formato all’altro, approssimando l’età. Si tratta, in ogni caso, di un’approssimazione: il risultato, per quanto si avvicini all’età corretta, talvolta potrebbe non risultare precisissimo, a causa della perdita di informazione che si ha passando da un formato all’altro.
Prima di partire con gli esempi, aggiungiamo al dataset due variabili età, una in formato numerico e una in formato carattere.
testDates$ageNum <- with(testDates,
age_completed(born, test, units = "years", depth = "days", output = "n")
)
testDates$ageChr <- with(testDates,
age_completed(born, test, units = "years", depth = "months", output = "c")
)
show(testDates)
## born test ageNum ageChr
## 1 2008-02-17 2012-05-02 4.20491803 4:2
## 2 2010-08-06 2011-09-17 1.11475410 1:1
## 3 2008-02-21 2013-03-09 5.04383562 5:0
## 4 2008-06-25 2012-01-07 3.53551913 3:6
## 5 2008-04-16 2013-02-11 4.82465753 4:9
## 6 2009-04-16 2013-02-11 3.82465753 3:9
## 7 2008-04-28 2012-02-29 3.83879781 3:10
## 8 2007-03-21 2010-03-12 2.97534247 2:11
## 9 2007-03-21 2016-03-22 9.00273973 9:0
## 10 2009-12-07 2010-01-05 0.07945205 0:0
## 11 2007-05-21 2012-06-03 5.03561644 5:0
## 12 2007-01-15 2012-02-04 5.05464481 5:0
## 13 2007-01-15 2012-03-08 5.14480874 5:1
## 14 2007-02-04 2012-01-15 4.94520548 4:11
## 15 2007-02-04 2013-01-15 5.94535519 5:11
Da carattere a numerico
La funzione age_numeric consente di convertire in formato numerico
un’età espressa in formato carattere, assumendo il simbolo due punti
come separatore fra i livelli di profondità.
La funzione necessita dei seguenti argomenti:
origin.units: vettore che specifica l’unità di misura di ogni livello di profondità dell’età di origine.units,depth: unità di misura e di profondità del vettore da restituire in output.use.leap: valore logico che specifica se correggere per gli anni bisestili.
Per esempio, la colonna ageChr del dataset testDates contiene delle età espresse come anni:mesi. Partendo da questo vettore, vogliamo calcolare l’età dei soggetti in anni compiuti, raggiungendo i giorni come livello di profondità:
age_numeric(testDates$ageChr,
origin.units = c("years","months"), units = "years", depth = "days"
)
## [1] 4.166667 1.083333 5.000000 3.500000 4.750000 3.750000 3.833333 2.916667
## [9] 9.000000 0.000000 5.000000 5.000000 5.083333 4.916667 5.916667
Si noti che, dal momento che il vettore di partenza non conteneva l’informazione sui giorni compiuti, la sua conversione in numero non poteva essere fatta raggiungendo i giorni come livello di profondità, per cui si era obbligati a fermarsi ai mesi.
Da numerico a carattere
Volendo effettuare l’operazione inversa, ovvero convertire delle età da
formato numerico a formato carattere, possiamo utilizzare la funzione
age_character. Gli argomenti di cui la funzione necessita per lavorare
sono gli stessi descritti per la funzione age_numeric, ma se ne
aggiunge uno:
origin.depth: livello di profondità del vettore di età di origine.
Il valore origin.depth interviene soprattutto nei casi in cui l’età è
stata codificata saltando un livello di profondità, quindi in cui la
parte intera rappresenta il numero di anni compiuti e la parte decimale
rappresenta i giorni compiuti (come nella nostra variabile ageNum).
age_character(testDates$ageNum,
origin.units = "years", origin.depth = "days",
units = "years", depth = "months"
)
## [1] "4:2" "1:1" "5:0" "3:6" "4:9" "3:9" "3:10" "2:11" "9:0" "0:0"
## [11] "5:0" "5:0" "5:1" "4:11" "5:11"
Raggruppamento per età
Un’esigenza molto comune che si presenta quando si ha a che fare con
l’analisi di test psicometrici è il raggruppamento dei soggetti in fasce
d’età. Il pacchetto testing fornisce per questo scopo la funzione
age_segment.
La funzione suddivide un vettore d’età in intervalli chiusi a sinistra e aperti a destra. Ciò significa che la fascia d’età “3 anni - 4 anni” includerà tutti i soggetti la cui età è maggiore o uguale a 3 e inferiore a 4 (tutti i soggetti che hanno compiuto 4 anni, quindi, saranno esclusi).
Il risultato è un nuovo vettore che indica, per ogni soggetto, in quale gruppo si trova.
La funzione age_segment
La funzione richiede quattro argomenti:
x: vettore di età espresse in formato carattere, in cui il simbolo due punti è usato come separatore fra i livelli di profondità.breaks: vettore che specifica, per ogni fascia d’età desiderata, il limite inferiore, tranne per l’ultimo valore, che speficica il limite superiore. Gli intervalli sono chiusi a sinistra e aperti a destra.labels: etichette da attribuire a ogni fascia d’età.factor: specifica se restituire o meno un vettore di tipo fattore, in cui i livelli sono ordinati in senso crescente per età (default: TRUE).
Proviamo a dividere i soggetti in cinque fasce d’età:
testDates$group <- age_segment(testDates$ageChr,
breaks = c("0:0", "2:0", "3:0", "4:0", "6:0"),
labels = c("0:0-1:11", "2:0-3:11", "3:0-4:11", "4:0-5:11" )
)
show(testDates)
## born test ageNum ageChr group
## 1 2008-02-17 2012-05-02 4.20491803 4:2 4:0-5:11
## 2 2010-08-06 2011-09-17 1.11475410 1:1 0:0-1:11
## 3 2008-02-21 2013-03-09 5.04383562 5:0 4:0-5:11
## 4 2008-06-25 2012-01-07 3.53551913 3:6 3:0-4:11
## 5 2008-04-16 2013-02-11 4.82465753 4:9 4:0-5:11
## 6 2009-04-16 2013-02-11 3.82465753 3:9 3:0-4:11
## 7 2008-04-28 2012-02-29 3.83879781 3:10 3:0-4:11
## 8 2007-03-21 2010-03-12 2.97534247 2:11 2:0-3:11
## 9 2007-03-21 2016-03-22 9.00273973 9:0 <NA>
## 10 2009-12-07 2010-01-05 0.07945205 0:0 0:0-1:11
## 11 2007-05-21 2012-06-03 5.03561644 5:0 4:0-5:11
## 12 2007-01-15 2012-02-04 5.05464481 5:0 4:0-5:11
## 13 2007-01-15 2012-03-08 5.14480874 5:1 4:0-5:11
## 14 2007-02-04 2012-01-15 4.94520548 4:11 4:0-5:11
## 15 2007-02-04 2013-01-15 5.94535519 5:11 4:0-5:11
table(testDates$group, useNA = "always")
##
## 0:0-1:11 2:0-3:11 3:0-4:11 4:0-5:11 <NA>
## 2 1 3 8 1
Per operazioni di raggruppamento più sofisticate e che richiedono di
operare più in profondità con gli intervalli, si rimanda alle funzioni
cut e findInterval del pacchetto base.
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Embedding an R snippet on your website
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.