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O tidyverse inclui muitos pacotes destinados a facilitar a importação, organização, análise e visualização de dados. O pacote paraíso permite que você arquive arquivos importantes de outros softwares estatísticos, como SPSS, SAS e Stata. Eu aprendi SPSS na faculdade e o usei extensivamente na pós-graduação. Acabei mudando para o R porque o SPSS estava ficando caro para comprar por conta própria, e queria poder analisar meus dados de dissertação sem precisar ir ao campus todas as vezes. Sou grato por ter tido a coragem de me ensinar R em 2009, porque se tornou uma das minhas habilidades mais fortes e mais comercializáveis, e tive muito tempo e oportunidade para aprimorar essa habilidade.

Mas, como acontece com muitas pessoas que trabalharam no mundo da pesquisa profissional, ainda trabalho e tenho acesso a arquivos criados com programas como o SPSS. Felizmente, ainda posso acessar esses arquivos em casa no meu laptop pessoal, graças ao refúgio.

Como tenho acesso ao SPSS por meio do trabalho, pude salvar meu arquivo de dados de leituras de 2019 no formato SPSS, para fornecer a você algo para testar o pacote paraíso. Você pode fazer o download desse arquivo aqui – não precisará do SPSS para acessá-lo, porque o R fará isso por nós.

haven faz parte do tidyverse, portanto, a instalação do tidyverse fornecerá esse pacote. No entanto, não faz parte do testemunho tidyverse, ou seja, o comando da biblioteca (tidyverse) não o carrega automaticamente, portanto, você deve carregá-lo separadamente. No entanto, ainda carregarei o tidyverse, principalmente porque é normalmente a primeira carga de biblioteca quando começo a analisar dados em R, pois as funções principais são usadas com tanta frequência no meu código.

## -- Attaching packages ------------------------------------------- tidyverse 1.3.0 --
##  ggplot2 3.2.1      purrr   0.3.3
## tibble 2.1.3 dplyr 0.8.3
## tidyr 1.0.0 stringr 1.4.0
## readr 1.3.1 forcats 0.4.0
## -- Conflicts ---------------------------------------------- tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()
library(haven)

spssreads read_spss("~/Downloads/Blogging A to Z/SaraReads2019_allrated.sav")

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head(spssreads)

## # A tibble: 6 x 18
## Title Pages date_started date_read Book.ID Author AdditionalAutho…
##
## 1 1Q84 925 2019-09-03 2019-09-10 1.04e7 Murak… "Jay Rubin, Phi…
## 2 A Di… 256 2019-08-21 2019-08-22 5.46e4 Kalfu… ""
## 3 Alas… 323 2019-12-21 2019-12-23 3.82e4 Frank… ""
## 4 Arte… 305 2019-04-08 2019-04-11 3.49e7 Weir,… ""
## 5 Bird… 262 2019-02-07 2019-02-13 1.85e7 Maler… ""
## 6 Boun… 314 2019-04-23 2019-04-26 9.44e5 Cloud… "John Townsend"
## # … with 11 more variables: AverageRating , OriginalPublicationYear ,
## # read_time , MyRating , Gender , Fiction ,
## # Childrens , Fantasy , SciFi , Mystery , SelfHelp

Uma coisa interessante sobre o paraíso, que procurei neste post no github, é que ele faz algo estranho com as datas. Ele os converte em número de segundos desde a origem.

Normalmente, essa origem é 1º de janeiro de 1970 e, de fato, qualquer variável de data com a qual você trabalha em R é (oculta) representada dessa maneira (a chamada hora UNIX ou hora da época). Mas o paraíso usa uma origem diferente: 15 de outubro de 1582. Qual é o significado dessa data? É o dia em que passamos para o calendário gregoriano. Você não sabia que estava recebendo uma lição de história com esta postagem, sabia?

O Haven também pode ser usado para gravar dados nos formatos de arquivo desses programas. Portanto, se você tiver um colaborador que queira usar o SPSS ou o Stata para analisar os dados, poderá criar uma versão no formato nativo do programa.

Amanhã, falaremos sobre recursos para aprender mais sobre arrumar tudo. E no dia seguinte, prepare-se para participar!



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