Skip to contents

Collapse factor levels

Source: R/var_collapse.R
var_collapse.Rd

Collapse two or more levels of a factor variable into a single level.

Usage

var_collapse(vr, newlevel, oldlevels)

Arguments

vr

factor variable

newlevel

name of the new level

oldlevels

vector of old levels

Value

Survey object

See also

Other variables: var_all(), var_any(), var_case(), var_copy(), var_cross(), var_cut(), var_not()

Examples

set_survey(namcs2019sv)
#>                         Survey info {NAMCS 2019 PUF}                         
#> ┌───────────┬──────────────┬────────────────────────────────────────────────┐
#> │ Variables │ Observations │ Design                                         │
#> ├───────────┼──────────────┼────────────────────────────────────────────────┤
#> │        33 │        8,250 │ Stratified 1 - level Cluster Sampling design   │
#> │           │              │ (with replacement)                             │
#> │           │              │ With (398) clusters.                           │
#> │           │              │ namcs2019sv = survey::svydesign(ids = ~CPSUM,  │
#> │           │              │ strata = ~CSTRATM, weights = ~PATWT            │
#> │           │              │ , data = namcs2019sv_df)                       │
#> └───────────┴──────────────┴────────────────────────────────────────────────┘
#> 
tab("PRIMCARE")
#>                      Are you the patient's primary care provider? {NAMCS 2019 PUF}                      
#> ┌─────────┬───────┬─────────────┬────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────┬─────┬──────┬──────┐
#> │ Level   │     n │      Number │         SE │          LL │          UL │ Percent │  SE │   LL │   UL │
#> ├─────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ Blank   │    16 │   1,150,066 │    478,377 │     440,081 │   3,005,475 │     0.1 │ 0   │  0   │  0.2 │
#> ├─────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ Unknown │   300 │  39,518,576 │  9,507,422 │  24,519,903 │  63,691,845 │     3.8 │ 0.9 │  2.3 │  6   │
#> ├─────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ Yes     │ 2,278 │ 383,480,893 │ 28,554,963 │ 331,361,656 │ 443,797,864 │    37   │ 2.6 │ 31.9 │ 42.3 │
#> ├─────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ No      │ 5,656 │ 612,334,822 │ 43,282,478 │ 533,049,777 │ 703,412,608 │    59.1 │ 2.5 │ 53.9 │ 64.1 │
#> └─────────┴───────┴─────────────┴────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────┴─────┴──────┴──────┘
#>   N = 8250.                                                                                             
#> 
var_collapse("PRIMCARE", "Unknown if PCP", c("Blank", "Unknown"))
tab("PRIMCARE")
#>                        Are you the patient's primary care provider? {NAMCS 2019 PUF}                        
#> ┌─────────────┬───────┬─────────────┬────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────┬─────┬──────┬──────┐
#> │ Level       │     n │      Number │         SE │          LL │          UL │ Percent │  SE │   LL │   UL │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ Unknown if  │   316 │  40,668,642 │  9,478,963 │  25,618,707 │  64,559,793 │     3.9 │ 0.9 │  2.4 │  6.1 │
#> │ PCP         │       │             │            │             │             │         │     │      │      │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ Yes         │ 2,278 │ 383,480,893 │ 28,554,963 │ 331,361,656 │ 443,797,864 │    37   │ 2.6 │ 31.9 │ 42.3 │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ No          │ 5,656 │ 612,334,822 │ 43,282,478 │ 533,049,777 │ 703,412,608 │    59.1 │ 2.5 │ 53.9 │ 64.1 │
#> └─────────────┴───────┴─────────────┴────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────┴─────┴──────┴──────┘
#>   N = 8250.                                                                                                 
#>