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# data_read, convert many labels correctly
Code
data_tabulate(to_factor(d$selv1))
Output
to_factor(d$selv1) <categorical>
# total N=2413 valid N=2413
Value | N | Raw % | Valid % | Cumulative %
---------------------------------------------------+-----+-------+---------+-------------
Vignette 1 weiblich (Gülsen E. Reinigungskraft B) | 150 | 6.22 | 6.22 | 6.22
Vignette 2 weiblich (Gülsen E. Anwältin B) | 150 | 6.22 | 6.22 | 12.43
Vignette 3 weiblich (Monika E. Reinigungskraft B) | 150 | 6.22 | 6.22 | 18.65
Vignette 4 weiblich (Monika E. Anwältin B) | 151 | 6.26 | 6.26 | 24.91
Vignette 5 männlich (Hasan E. Reinigungskraft B) | 151 | 6.26 | 6.26 | 31.16
Vignette 6 männlich (Hasan E. Anwalt B) | 153 | 6.34 | 6.34 | 37.51
Vignette 7 männlich (Martin E. Reinigungskraft B) | 150 | 6.22 | 6.22 | 43.72
Vignette 8 männlich (Martin E. Anwalt B) | 150 | 6.22 | 6.22 | 49.94
Vignette 9 weiblich (Gülsen E. Reinigungskraft E) | 151 | 6.26 | 6.26 | 56.20
Vignette 10 weiblich (Gülsen E. Anwältin E) | 150 | 6.22 | 6.22 | 62.41
Vignette 11 weiblich (Monika E. Reinigungskraft E) | 150 | 6.22 | 6.22 | 68.63
Vignette 12 weiblich (Monika E. Anwältin E) | 151 | 6.26 | 6.26 | 74.89
Vignette 13 männlich (Hasan E. Reinigungskraft E) | 155 | 6.42 | 6.42 | 81.31
Vignette 14 männlich (Hasan E. Anwalt E) | 150 | 6.22 | 6.22 | 87.53
Vignette 15 männlich (Martin E. Reinigungskraft E) | 150 | 6.22 | 6.22 | 93.74
Vignette 16 männlich (Martin E. Anwalt E) | 151 | 6.26 | 6.26 | 100.00
<NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>
---
Code
data_tabulate(to_factor(d$c12))
Output
Sind oder waren Sie schon einmal selbst von solchen Beschwerden betroffen? (to_factor(d$c12)) <categorical>
# total N=2413 valid N=2413
Value | N | Raw % | Valid % | Cumulative %
-------------+------+-------+---------+-------------
ja | 786 | 32.57 | 32.57 | 32.57
nein | 1616 | 66.97 | 66.97 | 99.54
keine Angabe | 11 | 0.46 | 0.46 | 100.00
<NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>
---
Code
data_tabulate(to_factor(d$c12a))
Output
Haben Sie deswegen Behandlung(en) in Anspruch genommen? (to_factor(d$c12a)) <categorical>
# total N=2413 valid N=2413
Value | N | Raw % | Valid % | Cumulative %
-------------+------+-------+---------+-------------
Filter | 1627 | 67.43 | 67.43 | 67.43
ja | 500 | 20.72 | 20.72 | 88.15
nein | 285 | 11.81 | 11.81 | 99.96
keine Angabe | 1 | 0.04 | 0.04 | 100.00
<NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>
---
Code
data_tabulate(to_factor(d$c12c))
Output
Wie sehr haben diese Behandlung(en) Ihre Beeinträchtigung durch die Beschwerden verbessert? (to_factor(d$c12c)) <categorical>
# total N=2413 valid N=2413
Value | N | Raw % | Valid % | Cumulative %
--------------------------+------+-------+---------+-------------
Filter | 1913 | 79.28 | 79.28 | 79.28
0 = keine | 34 | 1.41 | 1.41 | 80.69
1 | 2 | 0.08 | 0.08 | 80.77
2 | 11 | 0.46 | 0.46 | 81.23
3 | 14 | 0.58 | 0.58 | 81.81
4 | 19 | 0.79 | 0.79 | 82.59
5 | 61 | 2.53 | 2.53 | 85.12
6 | 42 | 1.74 | 1.74 | 86.86
7 | 63 | 2.61 | 2.61 | 89.47
8 | 97 | 4.02 | 4.02 | 93.49
9 | 53 | 2.20 | 2.20 | 95.69
10 = sehr starke | 99 | 4.10 | 4.10 | 99.79
weiß nicht / keine Angabe | 5 | 0.21 | 0.21 | 100.00
<NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>
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