2019年10月sjPlot套件更新大事記
Published by 劉正山,

sjlabelled::read_data() 通用指令出現,可以取代read_spss()。除了可以直接辨識SPSS, SAS及STATA的副檔名之外,使用者加上atomic.to.fac=T參數之後可以直接全面把變數都轉為factor.
從此,資料讀入為流程將更順暢。例如:
library(sjlabelled)
teds18kh <- read_data("TEDS2018Cind_Q.sav", atomic.to.fac = T)
便可以直接讀入SPSS格式資料及所有標籤,沒有亂碼問題,而且每個欄位性質都是factor.
這一來,你在使用sjmisc::rec()為每個變數進行編碼時,就不必再加上as.num=F這個參數了。
例如,以前是
data$var1r <- rec(data$var1, rec="rev, 92:99=NA", as.num=F)
現在是
data$var1r <- rec(data$var1, rec="rev, 92:99=NA")
指令愈來愈簡要。後學者往往比較幸福。
另外,sjPlot::sjp.X() 全面改為 plot_X(), 如sjp.grpfrq() 改為plot_grpfrq(); sjp.xtab() 改為plot_xtab()
老師課本中的語法檔也都隨之更新:

還有,雖然這功能比較少用得到,但值得一書:現在,研究者可以用較直觀的方式來重新命名變數:
以sjmisc::rename_variables()或rename_columns() 代替var_rename()
