Die Basis-Funktionen in R können SPSS-Dateien nicht importieren. Das bedeutet, dass du jetzt eine weitere library benötigst, um eine Funktion zu haben, die die SPSS-Datei importieren kann. Hier gibt es eine Reihe von verschiedenen libraries, wir beschränken uns hier auf die library foreign.
Wenn man eine zusätzliche library benötigt, muss man diese zuerst einmalig installieren. Dies geht über die Funktion install.packages() und als Argument gibt man den Namen der library ein - in unserem Fall also foreign.
install.packages("foreign")Jetzt hast du die zusätzlichen Funktionen aus dem Paket foreign installiert. Damit du diese nutzen kannst, musst du jedes Mal, wenn du diese in einer R-Session verwenden willst, kurz laden. Dies geschieht mit der Funktion library(), wobei als Argument wieder der Name des Pakets genutzt wird.
library("foreign")Wir laden jetzt wieder den exam-Datensatz in R, aber diesmal eben im SPSS-Format. Die Besonderheit an SPSS ist, dass es oftmals Beschreibungen von Code-Werten enthält oder Beschreibungstext für Variablen. Beides nutzen wir in R aber nicht, sondern nutzen dafür das Codebook eines Datensatzes. In den späteren Beispielen wirst du die Arbeit mit dem Codebook kennenlernen, in diesem simplen Trainngsdatensatz lassen wir das erstmal aus.
Aus der library foreign nutzen wir die Funktion read.spss(), in der wir auch wieder die Funktion file.path() nutzen, um das path-Objekt nutzen zu können. Wir haben zwei weitere Argumente in der read.spss()-Funktion, die neu sind: use.value.labels und to.data.frame. Letztere gibt einfach nur an, dass das finale Objekt ein Datensatz sein soll und keine Matrix. Mit dem Argument use.value.labels = FALSE schalten wir aus, dass die Wertebeschriftungen übernommen werden. So erhalten wir keine Probleme beim Import, denn in SPSS sind oftmals nur die Endpunkte einer Skala beschriftet und wir würden dann vermischte Variablen erhalten, die alle als character gelesen werden würden, obwohl sie numerisch sind.
Der Import funktioniert dann ganz einfach:
examspss <- read.spss(
"./data/exam.sav",
use.value.labels = FALSE,
to.data.frame = TRUE
) So, das war’s erstmal zum Datenimport!