Наборы данных, таблицы данных и объекты DataView — ADO.NET
Twitter LinkedIn Facebook Адрес электронной почты
- Статья
ADO.
Существует несколько способов работы с DataSet, которые могут применяться отдельно или в сочетании. Вы можете:
Программно создать DataTable, DataRelation и Constraint внутри DataSet и заполнить таблицы данными.
Заполнить DataSet таблицами данных из существующего реляционного источника данных с помощью
DataAdapter.Загрузить и сохранить содержимое DataSet с помощью XML-кода. Дополнительные сведения см. в статье Использование XML в наборах данных.
Строго типизированный DataSet также можно передавать с помощью веб-службы с поддержкой XML-кода. Конструкция DataSet делает его идеальным для передачи данных с помощью веб-служб с поддержкой XML-кода.
Содержание раздела
Руководство по безопасности
Предоставляет руководство по безопасности для DataSet и DataTable .
Создание набора данных
Описывает синтаксис, необходимый для создания экземпляра DataSet.
Добавление новой таблицы данных в набор данных
Описывает создание и добавление таблиц и столбцов в DataSet.
Добавление отношений DataRelation
Описывает создание связей между таблицами DataSet.
Навигация по отношениям DataRelation
Описывает использование связей между таблицами DataSet для возвращения дочерних или родительских строк связи типа «родитель-потомок».
Слияние содержимого набора данных
Описывает процесс слияния содержимого одного DataSet, DataTable или массива DataRow с DataSet.
Копирование содержимого набора данных
Описывает создание копии DataSet, которая может содержать схему, а также указанные данные.
Обработка событий наборов данных
Описывает события DataSet и их использование.
Типизированные наборы данных
Обсуждается, что такое типизированный DataSet и как его создавать и использовать.
DataTables
Описывает создание DataTable, определение схемы и управление данными.
Объекты DataTableReader
Описывает создание и использование DataTableReader.
Объекты DataView
Описывает создание DataViews и работу с ними, а также работу с событиями DataView.
Использование XML в наборах данных
Описывает взаимодействие DataSet с XML-данными в качестве источника данных, включая загрузку и сохранение содержимого DataSet в виде XML-данных.
Потребление набора данных из веб-службы XML
Описывает создание веб-службы с поддержкой XML, использующей DataSet для передачи данных.
Новые возможности в ADO.NET
Представляет новые возможности ADO.NET.
Общие сведения об ADO.NET
Содержит введение в структуру и компоненты ADO.
NET.
Заполнение набора данных с помощью адаптера данных DataAdapter
Описывается загрузка DataSet данными из источника данных.
Обновление источников данных с объектами DataAdapter
Описывается решение по внесению измененных в DataSet данных обратно в источник данных.
Добавление существующих ограничений к набору данных
Описывает заполнение DataSet сведениями о первичном ключе из источника данных.
См. также
- ADO.NET
- Общие сведения об ADO.NET
Роль DataSet. Язык программирования С# 2005 и платформа .NET 2.0. [3-е издание]
Роль DataSet. Язык программирования С# 2005 и платформа .NET 2.0. [3-е издание]ВикиЧтение
Язык программирования С# 2005 и платформа .NET 2.0. [3-е издание]
Троелсен Эндрю
Содержание
Роль DataSet
Упрощенно говоря, DataSet является представлением внешних данных в памяти.
Рис. 22.11. «Анатомия» DataSet
Свойство Tables объекта DataSet позволяет получить доступ к коллекции DataTableCollection, содержащей отдельные объекты DataTable. Другой важной коллекцией DataSet является DataRelationCollection. Ввиду того, что объект DataSet является «отсоединенным» образом структуры базы данных, можно программно представлять родительски-наследственные связи между таблицами. Например, с помощью типа DataRelation можно создать отношение между двумя таблицами, моделирующее ограничение внешнего ключа, Соответствующий объект можно затем добавить в DataRelationCollection с помощью свойства Relations. После этого вы сможете осуществлять переходы между соединенными таблицами при поиске данных. Как это реализуется на практике, будет доказано немного позже.
Свойство ExtendedProperties обеспечивает доступ к объекту Property-Collection, который позволяет ассоциировать с DataSet любую дополнительную информацию, используя пары имен и значений.
Замечание. Класс DataTable также поддерживает расширение свойств с помощью свойства ExtendedProperties.
Роль ядра
ГЛАВА 5 ADO.
NET: объект DataSetГЛАВА 5 ADO.NET: объект DataSet Объект DataSet является центральным и наиболее революционным элементом модели доступа к данным ADO.NET. По сути, это кэш-область в оперативной памяти для данных из одного или нескольких источников. Его можно представить как полноценную базу данных,
Компоненты объекта DataSet
Компоненты объекта DataSet Объект DataSet является ключевым объектом ADO.NET и служит универсальным контейнером данных, независимо от используемого источника данных. Объект DataSet и связанные с ним подчиненные объекты предлагают реляционное представление данных, хотя он также
Ввод данных в объект DataSet
Ввод данных в объект DataSet
Для ввода данных в таблицы DataTable объекта DataSet предусмотрены перечисленные ниже способы.1. Программирование определений метаданных и прямая вставка данных.
2. Использование объекта DataAdapter для создания запроса по отношению к источнику данных.3.
Обновление данных в объекте DataSet
Обновление данных в объекте DataSet Для обновления отдельной записи таблицы необходимо просто организовать доступ к нужной записи и присвоить новое значение одному из полей. Например, для изменения номера отдела, к которому относится Sam Johnson, можно использовать следующую
Применение объекта DataSet
Применение объекта DataSet Панель элементов управления Data среды Visual Studio .NET содержит компонент DataSet, который позволяет задавать значения свойств для набора данных с помощью окна свойств Properties вместо создания специального кода. Этот способ работы с компонентом DataSet
Роль директив CIL
Роль директив CIL
Прежде всего, есть множество известных лексем CIL, которые используются для описания полной структуры компоновочного блока .
NET. Эти лексемы называются директивами. Директивы CIL используются дли информирования компилятора CIL о том, как определять
Роль атрибутов CIL
Роль атрибутов CIL Во многих случаях директивы CIL сами по себе оказываются недостаточно информативными, чтобы дать исчерпывающее определение соответствующего типа .NET или его члена. Поэтому многие директивы CIL сопровождаются различными атрибутами CIL, сообщающими о том,
Члены DataSet
Члены DataSet Перед погружением в многочисленные детали программирования давайте рассмотрим набор базовых членов DataSet. Кроме свойств Tables, Relations и ExtendedProperties, в табл. 22.9 описаны некоторые другие интересные свойства.Таблица 22.9. Свойства DataSet Свойство Описание CaseSensitive
Сохранение DataSet (и DataTable) в формате XML
Сохранение DataSet (и DataTable) в формате XML
В завершение рассмотрения текущего примера напомним, что как DataSet, так и DataTable предлагают поддержку методов WriteXml() и ReadXml().
Метод WriteXml() позволяет сохранить содержимое объекта в локальном файле (или вообще в любом типе System.IO.Stream) в виде
Заполнение DataSet с помощью адаптера данных
Заполнение DataSet с помощью адаптера данных Создайте новое консольное приложение с именем FillDataSetWithSqlDataAdapter, указав в нем использование пространств имен System.Data и System. Data.SqlClient. Обновите метод Main() так, как предлагается нише (для простоты здесь не показан блок try/catch).static void
Объекты DataSet с множеством таблиц и объекты DataRelation
Объекты DataSet с множеством таблиц и объекты DataRelation
До этого момента во всех примерах данной главы объекты DataSet содержали по одному объекту DataTable. Однако вся мощь несвязного уровня ADO.NET проявляется тогда, когда DataSet содержит множество объектов DataTable.
В этом случае вы можете
Строго типизованные объекты DataSet
Строго типизованные объекты DataSet Строго типизованные объекты DataSet (как и подразумевает их название) позволяют взаимодействовать с внутренними таблицами объектов DataSet, используя для этого специальные свойства, методы и события базы данных, а не обобщенное свойство Tables.
Роль Web-сервисов XML
Роль Web-сервисов XML С точки зрения самого высокого уровня вы можете определить Web-сервис XML, как единицу программного кода, доступную для вызова с помощью HTTP-запросов. Однако, в отличие от традиционного Web-приложения, Web-сервисы XML можно использовать не только для того, чтобы
Доступ к типам DataSet ADO.NET
Доступ к типам DataSet ADO.
NET
Чтобы завершить создание нашего Web-сервиса XML, вот вам еще един Web-метод, который возвращает DataSet с данными таблицы Inventory базы данных Cars, созданной при изучении ADO.NET в главе 22.// Получение списка всех машин из таблицы Inventory.[WebMethod(Description = «Возвращает
Классы защиты данных — Служба поддержки Apple
Когда новый файл создается на устройствах с поддержкой защиты данных, ему присваивается класс создавшим его приложением. Каждый класс использует разные политики для определения доступности данных. Основные классы и политики описаны в следующих разделах. Компьютеры Mac на базе кремния Apple не поддерживают класс D: нет защиты, и для входа и выхода устанавливается граница безопасности (не блокировка и не разблокировка, как на iPhone, iPad и iPod touch).
Класс | Тип защиты |
|---|---|
Класс A: Полная защита | NSFileProtectionComplete |
Класс B: Защищено, если не открыто | NSFileProtectionCompleteUnlessOpen |
Класс C: Защищено до аутентификации первого пользователя Примечание. | NSFileProtectionCompleteUntilFirstUserAuthentication |
Класс D: нет защиты Примечание. Не поддерживается в macOS. | NSFileProtectionNone |
macOS использует ключ громкости для воссоздания характеристик защиты FileVault.Полная защита
NSFileProtectionComplete: Ключ класса защищен ключом, полученным из кода доступа или пароля пользователя и устройства UID. Вскоре после того, как пользователь заблокирует устройство (через 10 секунд, если для параметра «Требовать пароль» установлено значение «Немедленно»), расшифрованный ключ класса сбрасывается, что делает все данные в этом классе недоступными до тех пор, пока пользователь снова не введет код доступа или не разблокирует (войдет в систему) устройство. с помощью Face ID или Touch ID.
В macOS вскоре после выхода последнего пользователя расшифрованный ключ класса сбрасывается, что делает все данные этого класса недоступными до тех пор, пока пользователь снова не введет пароль или не войдет в устройство с помощью Touch ID.
Защищено, если не открыто
NSFileProtectionCompleteUnlessOpen: Может потребоваться запись некоторых файлов, когда устройство заблокировано или пользователь вышел из системы. Хорошим примером этого является загрузка почтового вложения в фоновом режиме. Такое поведение достигается за счет использования асимметричной криптографии на основе эллиптических кривых (ECDH поверх Curve25519).). Обычный пофайловый ключ защищен ключом, полученным с использованием однопроходного соглашения о ключах Диффи-Хеллмана, как описано в NIST SP 800-56A.
Эфемерный открытый ключ Соглашения хранится вместе с упакованным ключом для каждого файла. KDF — это функция получения ключа конкатенации (утвержденная альтернатива 1), как описано в 5.8.1 NIST SP 800-56A. AlgorithmID опущен. PartyUInfo и PartyVInfo — эфемерный и статический открытые ключи соответственно. В качестве функции хеширования используется SHA256. Как только файл закрывается, пофайловый ключ стирается из памяти.
Чтобы снова открыть файл, общий секрет воссоздается с использованием закрытого ключа класса Protected Unless Open и эфемерного открытого ключа файла, которые используются для развертывания ключа для каждого файла, который затем используется для расшифровки файла.
В macOS приватная часть NSFileProtectionCompleteUnlessOpen доступна, пока какие-либо пользователи в системе вошли в систему или прошли проверку подлинности.
Защищено до первой аутентификации пользователя
NSFileProtectionCompleteUntilFirstUserAuthentication: Этот класс ведет себя так же, как Полная защита, за исключением того, что расшифрованный ключ класса не удаляется из памяти, когда устройство заблокировано или пользователь вышел из системы. Защита этого класса обладает свойствами, аналогичными шифрованию всего тома рабочего стола, и защищает данные от атак, требующих перезагрузки. Это класс по умолчанию для всех данных сторонних приложений, которые иначе не назначены классу защиты данных.
В macOS этот класс использует ключ тома, который доступен, пока том смонтирован, и действует так же, как FileVault.
Нет защиты
NSFileProtectionNone: Этот ключ класса защищен только UID и хранится в стираемом хранилище. Поскольку все ключи, необходимые для расшифровки файлов этого класса, хранятся на устройстве, шифрование дает только преимущество быстрой удаленной очистки. Если файлу не присвоен класс защиты данных, он все равно хранится в зашифрованном виде (как и все данные на устройстве iOS и iPadOS).
Это не поддерживается в macOS.
Примечание. В macOS для томов, которые не соответствуют загружаемой операционной системе, доступны все классы защиты данных, пока том смонтирован. Класс защиты данных по умолчанию — NSFileProtectionCompleteUntilFirstUserAuthentication. Функциональность по экстентному ключу доступна как для Rosetta 2, так и для собственных приложений.
Дата публикации: 18 февраля 2021 г. См.
также Обзор шифрования и защиты данных Обзор защиты данных Защита данных связки ключей
r — Преобразование набора данных из широкого в длинный с помощью pivot_longer, но возвращается ошибка, говорящая, что x не является вектором
Я пытаюсь преобразовать довольно длинный набор данных, который я создал, в длинный формат, используя «_» в качестве разделителя а суффиксы — годы (1b — 2018, 2 — 2020). Я построил код следующим образом:
GSS_ANES_long <- GSS_ANES %>%
выберите (! c (year_1b, year_2)) %>%
pivot_longer(
cols = -c(samptype, yearid, fileversion, panstat, anesid, version, V200001, V200017b, V200017c, V200017d, V202022, V202352, V202470, V202542, V202543, V202544, V202545, V2025 46, В202547, В202629, V202630),
имена_сеп = "_",
name_to = c(".значение", "год"),
name_repair = "минимальный")
Что работало в предыдущей версии моего набора данных. Однако, поработав еще немного с ним в STATA и снова запустив его в R (я знаю, что это не имеет смысла, но я привык к созданию переменных в STATA и запуску моделей в R), он вернул следующую ошибку.
Ошибка в `vec_slice()`: ! `x` должен быть вектором, а не `NULL`. Запустите `rlang::last_error()`, чтобы увидеть, где произошла ошибка.
Я знаю, что это значит, но я не очень уверен, как я могу решить эту проблему, и ответы, уже опубликованные здесь (по крайней мере, те, которые я нашел), были слишком специфичны для данных или слишком широки, чтобы просто знать, как вращаться.
Ниже я приведу пример кода, взятого из первых 5 строк моего набора данных. Сами данные содержат много пропущенных значений, так что потерпите меня.
структура(список(образец = структура(с(2016, 2016, 2016, 2016,
2016), format.stata = "%8.0g", labels = c(`выборка из gss 2016` = 2016,
`выборка из gss 2018` = 2018), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), yearid = структура (c (20160001, 20160002, 20160003,
20160004, 20160005), format.stata = "%12.0g"), fileversion =structure(c("Выпуск 1 панели GSS 2020 (май 2021 г.)",
«GSS 2020 Panel Release 1 (май 2021 г.)», «GSS 2020 Panel Release 1 (май 2021 г.
)»,
«GSS 2020 Panel Release 1 (май 2021 г.)», «GSS 2020 Panel Release 1 (май 2021 г.)»
), format.stata = "%35s"), panstat = структура (c (1, 1, 0, 1,
0), format.stata = "%8.0g", labels = c(`не выбрано` = 0, `выбрано, соответствует требованиям и повторно опрошено` = 1,
«выбраны, но не прошли повторное собеседование» = 2, «выбраны, но не соответствуют требованиям и не прошли повторное собеседование» = 3,
«выбраны, но не соответствуют требованиям и не прошли повторное собеседование, потому что живут за пределами нас» = 31,
«выбраны, но не соответствуют требованиям и не прошли повторное собеседование, потому что r находился в учреждении» = 32,
«выбраны, но не соответствуют требованиям и не прошли повторное собеседование, поскольку r умер» = 33,
«выбран, но не соответствует требованиям и не прошел повторное собеседование, поскольку r был навсегда недееспособен» = 34
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "double")), wtssall_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "весовая переменная", format. stata = "%12.0g"),
wtssall_2 = структура (c (1.08500894295449, 0.542504471477243,
NA, 2.17001788590897, NA), label = "переменная веса", format.stata = "%12.0g"),
wtssnr_1b = структура (c (NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "весовая переменная", format.stata = "%12.0g"),
wtssnr_2 = структура (c (1.44392875550612, 0.721964377753061,
NA, 2.88785751101224, NA), label = "переменная веса", format.stata = "%12.0g"),
vsrat_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "уровень дисперсии", format.stata = "%8.0g"),
vstrat_2 = структура(c(3201, 3201, н/д, 3201, н/д), метка = "страта дисперсии", format.stata = "%8.0g"),
vpsu_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "первичная единица выборки дисперсии", format.stata = "%8.0g"),
vpsu_2 = структура (c (1, 1, NA, 1, NA), label = "первичная единица выборки дисперсии", format.stata = "%8.0g"),
year_1b = структура (c (NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "gss year для этого респондента", format. stata = "%8.0g"),
year_2 = структура (c (2020, 2020, NA, 2020, NA), label = "GSS год для этого респондента", format.stata = "%8.0g"),
id_1b = структура (c (NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "идентификационный номер респондента", format.stata = "%8.0g"),
id_2 = структура (c (1, 2, NA, 3, NA), label = "идентификационный номер респондента", format.stata = "%8.0g"),
age_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "возраст респондента", format.stata = "%8.0g", labels = c(`89или старше` = 89), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), присутствовать_1b = структура (с (NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "как часто r посещает религиозные службы", format.stata = "%8.0g", labels = c(never = 0,
«реже одного раза в год» = 1, «примерно один или два раза в год» = 2,
«несколько раз в год» = 3, «примерно раз в месяц» = 4, «2-3 раза в год» = 5,
«почти каждую неделю» = 6, «каждую неделю» = 7, «несколько раз в неделю» = 8
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
Fair_1b = структура (c (NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "люди честные или пытаются воспользоваться", format. stata = "%21.0g", labels = c(`Люди пользуются` = 0,
`Люди честные` = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), happy_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_), label = "общее счастье", format.stata = "%8.0g", labels = c(`очень доволен` = 1,
`довольно счастливо` = 2, `не слишком счастливо` = 3), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), health_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label="состояние здоровья", format.stata="%8.0g", labels=c(отлично=1,
хорошее = 2, удовлетворительное = 3, плохое = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), help_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "люди, помогающие или заботящиеся о себе", format.stata = "%11.0g", labels = c(`Not Helpful` = 0,
Полезно = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "double"
)), marcohab_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_), label="статус сожительства", format. stata="%8.0g", labels=c(замужем=1,
«не замужем, сожитель» = 2, «не замужем, не сожитель» = 3,
`не женат, отсутствует при совместном проживании` = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), marital_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "семейное положение", format.stata = "%8.0g", labels = c(замужем = 1,
овдовевшие = 2, разведенные = 3, разлученные = 4, «никогда не женатые» = 5
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
realrinc_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "доход r в постоянных $", format.stata = "%12.0g"),
region_1b = структура (c (NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "регион интервью", format.stata = "%8.0g", labels = c(`новая англия` = 1,
«средний атлантический» = 2, «восточно-северо-центральный» = 3, «западно-северо-центральный» = 4,
«Южная Атлантика» = 5, «Восток-Юг-Атлантика» = 6, «Запад-Юг-Централ» = 7,
горный = 8, тихий океан = 9), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), rincome_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "доход респондентов", format. stata = "%8.0g", labels = c(`менее 1000 долларов США` = 1,
от 1000 до 2999 долларов = 2, от 3000 до 3999 долларов = 3, от 4000 до 4999 долларов = 4,
от 5000 до 5999 долларов = 5, от 6000 до 6999 долларов = 6, от 7000 до 7999 долларов = 7,
от 8000 до 9999 долларов = 8, от 10000 до 14999 долларов = 9, от 15000 до 19999 долларов = 10,
`от 20 000 до 24 999 долларов` = 11, `25 000 долларов или больше` = 12, отказ = 13
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
socbar_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "провести вечер в баре", format.stata = "%9.0g", labels = c(часто = 1,
Иногда = 2, Редко = 3, Никогда = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), socfrend_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label="провести вечер с друзьями", format.stata="%9.0g", labels=c(Часто = 1,
Иногда = 2, Редко = 3, Никогда = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), socommun_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "провести вечер с соседом", format. stata = "%9.0g", labels = c(часто = 1,
Иногда = 2, Редко = 3, Никогда = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), socrel_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label="провести вечер с родственниками", format.stata="%9.0g", labels=c(Часто = 1,
Иногда = 2, Редко = 3, Никогда = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), trust_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "можно ли доверять людям", format.stata = "%21.0g", labels = c(`Не стоит быть слишком осторожным` = 0,
`Людям можно доверять` = 1), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), uscitzn_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "является гражданином России", format.stata = "%8.0g", labels = c(`гражданин США` = 1,
`не США гражданин` = 2, `американец гражданин, родившийся в Пуэрто-Рико, США Виргинские острова или северные Марианские острова (если добровольно)` = 3,
`родился за пределами США родителям, которые были нами граждан на тот момент (если добровольно)` = 4
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
wwwhr_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "www часов в неделю", format. stata = "%8.0g", labels = c(`0 hours` = 0,
`168 часов` = 168), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), conf2f_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_), label = "сколько людей r видит лицом к лицу", format.stata = "%8.0g", labels = c(`все или почти все из них` = 1,
«большинство из них» = 2, «около половины из них» = 3, «некоторые из них» = 4,
`ни один или почти ни один из них` = 5), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), conwkday_1b = структура (c (NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "количество людей, с которыми контактирует r в обычный будний день", format.stata = "%18.0g", labels = c(`0-4 человека` = 1,
`5-9человек` = 2, `10-19 человек` = 3, `20-49 человек` = 4,
`50 или более человек` = 5, `100 или более человек` = 6), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), intcntct_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "сколько r общается с помощью текстовых сообщений, мобильного телефона или Интернета", format. stata = "%32.0g", labels = c(`Низкий или средний уровень присутствия в сети ` = 0,
`Высокое присутствие в сети` = 1), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), single1_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "как часто за последние 4 недели r чувствовал, что ему не хватает общения", format.stata = "%8.0g", labels = c(iap = NA_real_,
`недоступно для этой версии файла данных` = NA_real_,
`недоступно в этом году` = NA_real_), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), одиноко2_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "как часто за последние 4 недели r чувствовал себя изолированным от других", format.stata = "%8.0g", labels = c(iap = NA_real_,
`недоступно для этой версии файла данных` = NA_real_,
`недоступно в этом году` = NA_real_), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), одиноко3_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "как часто за последние 4 недели r чувствовал себя обделенным", format. stata = "%8.0g", labels = c(never = 1,
редко = 2, иногда = 3, часто = 4, `очень часто` = 5), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), partpartonline_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "за последние 12 месяцев r участвовал в политических или политических организациях", format.stata = "%16.0g", labels = c(`Не участвовал` = 0,
Участвовало = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), partvol_1b = структура (c (NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "за последние 12 месяцев r участвовал в благотворительных или религиозных волонтерских организациях", format.stata = "%16.0g", labels = c(`Не участвовал` = 0,
Участвовало = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), age_2 =structure(c(51, 65, NA, 47, NA), label = "возраст респондента", format.stata = "%8.0g", labels = c(`89или старше` = 89), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), присутствия_2 = структура (с (1, 1, Н/Д,
4, NA), label = "как часто r посещает религиозные службы", format. stata = "%8.0g", labels = c(never = 0,
«реже одного раза в год» = 1, «примерно один или два раза в год» = 2,
«несколько раз в год» = 3, «примерно раз в месяц» = 4, «2-3 раза в год» = 5,
«почти каждую неделю» = 6, «каждую неделю» = 7, «несколько раз в неделю» = 8
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
Fair_2 = Structure(c(Н/Д, 1, Н/Д, Н/Д, Н/П), label = "люди честны или пытаются воспользоваться", format.stata = "%21.0g", labels = c(`Люди пользуются` = 0 ,
`Люди честные` = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), happy_2 = Structure(c(2, 2, NA, 2, NA), label = "общее счастье", format.stata = "%8.0g", labels = c(`очень доволен` = 1 ,
`довольно счастливо` = 2, `не слишком счастливо` = 3), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), health_2 = структура (c (3, NA, NA,
2, NA), label = "состояние здоровья", format.stata = "%8.0g", labels = c(отлично = 1,
хорошее = 2, удовлетворительное = 3, плохое = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), help_2 = структура(c(NA, 0,
NA, NA, NA), label = "люди, помогающие или заботящиеся о себе", format. stata = "%11.0g", labels = c(`Not Helpful` = 0,
Полезно = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "double"
)), marcohab_2 = структура(c(1, 3, НП, 1, НП), label = "статус сожительства", format.stata = "%8.0g", labels = c(замужем = 1,
«не замужем, сожитель» = 2, «не замужем, не сожитель» = 3,
`не женат, отсутствует при совместном проживании` = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), marital_2 = структура(c(1, 5, NA,
1, нет данных), label = "семейное положение", format.stata = "%8.0g", labels = c(замужем = 1,
овдовевшие = 2, разведенные = 3, разлученные = 4, «никогда не женатые» = 5
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
realrinc_2 = структура (c (147659.41804, 23980, NA, NA, NA), label = "доход r в постоянных $", format.stata = "%12.0g"),
region_2 = структура(c(1, 1, NA, 1, NA), label = "регион интервью", format.stata = "%8.0g", labels = c(`новая англия` = 1,
«средний атлантический» = 2, «восточно-северо-центральный» = 3, «западно-северо-центральный» = 4,
«Южная Атлантика» = 5, «Восток-Юг-Атлантика» = 6, «Запад-Юг-Централ» = 7,
гора = 8, тихий океан = 9), класс = c ("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), rincome_2 =structure(c(13, 12, NA, NA, NA), label = "доход респондентов", format. stata = "%8.0g", labels = c(`менее 1000 долларов США` = 1 ,
от 1000 до 2,9 долларов99` = 2, `от 3000 до 3999 долларов` = 3, `от 4000 до 4999 долларов` = 4,
от 5000 до 5999 долларов = 5, от 6000 до 6999 долларов = 6, от 7000 до 7999 долларов = 7,
от 8000 до 9999 долларов = 8, от 10000 до 14999 долларов = 9, от 15000 до 19999 долларов = 10,
`от 20 000 до 24 999 долларов` = 11, `25 000 долларов или больше` = 12, отказ = 13
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
socbar_2 = структура (c (3, 4, нет данных, 2, нет данных), label = "провести вечер в баре", format.stata = "% 9.0g", labels = c (Часто = 1,
Иногда = 2, Редко = 3, Никогда = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), socfrend_2 = структура(c(3, 3,
нет данных, 2, нет данных), label = "провести вечер с друзьями", format.stata = "%9.0g", labels = c(часто = 1,
Иногда = 2, Редко = 3, Никогда = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), socommun_2 = структура(c(1, 1,
нет данных, 3, нет данных), label = "провести вечер с соседом", format. stata = "%9.0g", labels = c(Часто = 1,
Иногда = 2, Редко = 3, Никогда = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), socrel_2 = структура(c(3, 3, NA,
3, NA), label = "провести вечер с родственниками", format.stata = "%9.0g", labels = c(Часто = 1,
Иногда = 2, Редко = 3, Никогда = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), trust_2 = структура(c(NA, 1, NA,
нет данных, нет данных), label = "можно ли доверять людям", format.stata = "%21.0g", labels = c(`Не могу быть слишком осторожным` = 0,
`Людям можно доверять` = 1), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), uscitzn_2 = структура(c(1, 1, NA,
1, NA), label = "является гражданином России", format.stata = "%8.0g", labels = c(`гражданин США` = 1,
`не США гражданин` = 2, `американец гражданин, родившийся в Пуэрто-Рико, США Виргинские острова или северные Марианские острова (если добровольно)` = 3,
`родился за пределами США родителям, которые были нами граждан на тот момент (если добровольно)` = 4
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
wwwhr_2 = структура (c (20, 10, NA, 2, NA), label = "www часов в неделю", format. stata = "% 8.0g", labels = c (`0 часов` = 0,
`168 часов` = 168), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), conf2f_2 = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_), label = "сколько людей r видит лицом к лицу", format.stata = "%8.0g", labels = c(iap = NA_real_,
`недоступно для этой версии файла данных` = NA_real_,
`недоступно в этом году` = NA_real_), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), conwkday_2 = структура (c (NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "количество людей, с которыми контактирует r в обычный будний день", format.stata = "%8.0g", labels = c(iap = NA_real_,
`недоступно для этой версии файла данных` = NA_real_,
`недоступно в этом году` = NA_real_), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), single1_2 = структура (c (2, 3, NA,
1, NA), label = "как часто за последние 4 недели r чувствовал, что ему не хватает общения", format.stata = "%8.0g", labels = c(never = 1,
редко = 2, иногда = 3, часто = 4, `очень часто` = 5), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), одиноко2_2 = структура (с (1, 1, нет данных,
3, NA), label = "как часто за последние 4 недели r чувствовал себя изолированным от других", format. stata = "%8.0g", labels = c(never = 1,
редко = 2, иногда = 3, часто = 4, `очень часто` = 5), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), одиноко3_2 = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "как часто за последние 4 недели r чувствовал себя обделенным", format.stata = "%8.0g", labels = c(iap = NA_real_,
`недоступно для этой версии файла данных` = NA_real_,
`недоступно в этом году` = NA_real_), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), anesid = структура (c (169657, 169664,
нет данных, нет данных, нет данных), format.stata = "%10.0g"), версия = структура (c ("ANES-GSS_2020JointStudy_20220408",
"ANES-GSS_2020JointStudy_20220408", "", "", ""), label = "Версия выпуска совместного исследования ANES-GSS 2020", format.stata = "%32s"),
V200001 = структура (c (169657, 169664, NA, NA, NA), label = «ID дела 2020», format.stata = «% 12.0g»),
V200017b = структура (с (1.40270924414924, 1.58917078954157,
NA, NA, NA), label = "Послевыборный вес выборки GSS", format. stata = "%12.0g"),
V200017c = структура (c (1, 1, NA, NA, NA), label = «Единица выборочной дисперсии GSS», format.stata = «% 12,0g»),
V200017d = структура (c (1, 1, NA, NA, NA), label = «Страта дисперсии выборки GSS», format.stata = «% 12,0g»),
V202022 =structure(c(1, 1, NA, NA, NA), label = "POST: Никогда не обсуждайте политику с семьей или друзьями", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-9. Отказано` = -9,
`1. Да` = 1, `2. No` = 2), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), V202352 = Structure(c(4, 2, NA, NA, NA), label = "POST: Как R описывает социальный класс [EGSS]", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-9. Отказано` = -9,
`-8. Не знаю` = -8,`-5. Прекращение интервью (достаточное частичное IW)` = -5,
`1. Низший класс` = 1, `2. Рабочий класс` = 2, `3. Средний класс` = 3,
`4. Высший класс` = 4), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), V202470 = структура (c (3, 3, NA, NA, NA), label = "POST: R сейчас курит", format.stata = "%12. 0g", labels = c(`-9. Отказано` = -9,
`-5. Прерывание интервью (достаточное частичное ИВ)` = -5, `-1. неприменимо` = -1,
`1. Каждый день` = 1, `2. Несколько дней` = 2, `3. Совсем нет` = 3
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
V202542 = структура (c (3, NA, NA, NA, NA), label = "POST: Как часто пользуйтесь Facebook", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-9. Отказано` = - 9,
`-5. Прерывание интервью (достаточное частичное ИВ)` = -5, `-1. неприменимо` = -1,
`1. Много раз каждый день` = 1, `2. Несколько раз в день` = 2,
`3. Примерно раз в день`=3,`4. Несколько раз в неделю` = 4,
`5. Примерно раз в неделю` = 5, `6. Один или два раза в месяц` = 6,
`7. Реже, чем раз в месяц` = 7), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), V202543 = структура (c (5, NA, NA,
нет данных, нет данных), label = "POST: Как часто публикуйте политический контент на Facebook", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-9. Отказано` = -9,
`-5. Прерывание интервью (достаточное частичное ИВ)` = -5, `-1. неприменимо` = -1,
`1. Всегда` = 1,`2. Большую часть времени` = 2, `3. Примерно в половине случаев` = 3,
`4. Иногда` = 4, `5. Never` = 5), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), V202544 = структура (c (6, NA, NA,
нет данных, нет данных), label = "POST: Как часто пользуйтесь Twitter", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-9. Отказано` = -9,
`-5. Прерывание интервью (достаточное частичное ИВ)` = -5, `-1. неприменимо` = -1,
`1. Много раз каждый день` = 1, `2. Несколько раз в день` = 2,
`3. Примерно раз в день`=3,`4. Несколько раз в неделю` = 4,
`5. Примерно раз в неделю` = 5, `6. Один или два раза в месяц` = 6,
`7. Реже, чем раз в месяц` = 7), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), V202545 = структура (c (5, NA, NA,
нет данных, нет данных), label = "POST: Как часто публикуйте политический контент в Твиттере", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-9. Отказано` = -9,
`-5. Прерывание интервью (достаточное частичное ИВ)` = -5, `-1. неприменимо` = -1,
`1. Всегда` = 1,`2. Большую часть времени` = 2, `3. Примерно в половине случаев` = 3,
`4. Иногда` = 4, `5. Never` = 5), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), V202546 = структура (c (2, NA, NA,
нет данных, нет данных), label = "POST: как часто пользуйтесь Reddit", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-5. Прерывание интервью (достаточно частичного IW)` = -5,
`-1. Неприменимо` = -1,`1. Много раз каждый день` = 1, `2. Несколько раз в день` = 2,
`3. Примерно раз в день`=3,`4. Несколько раз в неделю` = 4,
`5. Примерно раз в неделю` = 5, `6. Один или два раза в месяц` = 6,
`7. Реже, чем раз в месяц` = 7), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), V202547 = структура (c (5, NA, NA,
нет данных, нет данных), label = "POST: как часто публикуйте политический контент на Reddit", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-9. Отказано` = -9,
`-5. Прерывание интервью (достаточное частичное ИВ)` = -5, `-1. неприменимо` = -1,
`1. Всегда` = 1,`2. Большую часть времени` = 2, `3. Примерно в половине случаев` = 3,
`4. Иногда` = 4, `5. Never` = 5), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), V202629 = структура (c (1, 3, нет данных,
NA, NA), label = "POST: GSS: За последние семь дней R беспокоили эмоциональные проблемы", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-9. Отказано` = -9,
`-5. Прерывание интервью (достаточное частичное ИВ)` = -5, `1. Никогда` = 1,
`2. Редко` = 2, `3. Иногда` = 3, `4. Часто` = 4, `5. Всегда` = 5
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
V202630 =structure(c(3, 3, NA, NA, NA), label = "POST: GSS: В целом, как счастлив R в эти дни", format.stata = "%12.0g", labels = c(` -9. Отказано` = -9,
`-5. Прерывание интервью (достаточное частичное ИВ)` = -5, `1. Очень счастлив` = 1,
`2. Довольно счастлив` = 2, `3. Не слишком счастлив` = 3), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), `_merge` = структура (c (3, 3, 1,
1, 1), label = "Результат сопоставления слияния", format. stata = "%23.0g", labels = c(`Только мастер (1)` = 1,
«Используется только (2)» = 2, «Соответствует (3)» = 3, «Отсутствует обновление (4)» = 4,
`Неотсутствующий конфликт (5)` = 5), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), agecat_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "Возраст в категориях", format.stata = "%9.0g", labels = c(`18-25` = 1,
`26-45` = 2, `46-64` = 3, `65+` = 4), класс = c("убежище_помечено",
"vctrs_vctr", "двойной")), agecat_2 = структура(c(3, 4, нет данных,
3, NA), label = "Возраст в категориях", format.stata = "%9.0g", labels = c(`18-25` = 1,
`26-45` = 2, `46-64` = 3, `65+` = 4), класс = c("убежище_помечено",
"vctrs_vctr", "двойной")), region4_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label="регион интервью (4 региона)", format.stata="%10.0g", labels=c(`Северо-Восток`=1,
Средний Запад = 2, Юг = 3, Запад = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), region4_2 = структура (c (1, 1, нет данных,
1, NA), label = "регион интервью (4 региона)", format. stata = "%10.0g", labels = c(`Северо-Восток` = 1,
Средний Запад = 2, Юг = 3, Запад = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), присутствовать4_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "частота религиозного посещения", format.stata = "%9.0g", labels = c (никогда = 1,
Редко = 2, Иногда = 3, Часто = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), присутствовать4_2 = структура(c(2, 2, NA,
3, NA), label = "частота посещения религиозных обрядов", format.stata = "%9.0g", labels = c(Never = 1,
Редко = 2, Иногда = 3, Часто = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), single_1b = структура (c (NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "Шкала одиночества (физическая и эмоциональная)", format.stata = "%28.0g", labels = c(редко = 1,
Иногда = 2, Часто = 3), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), одинокий_2 = структура (c (1, 1, NA, 1, NA), label = "Шкала одиночества (физическое и эмоциональное)", format. stata = "% 21.0g", labels = c (редко = 1,
Иногда = 2, Часто = 3), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), cohesion_1b = структура (c (NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "Индекс социальной сплоченности, основанный на честности, полезности и доверии", format.stata = "%55.0g", labels = c(`Not Fair, Not Helpful, Not Trustworthy` = 1,
«Как минимум два ответа «Нет» = 2, «Как минимум два ответа «Да»» = 3, «Добросовестный, полезный и заслуживающий доверия» = 4
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
cohesion_2 =structure(c(NA, 3, NA, NA, NA), label = "Индекс социальной сплоченности на основе справедливого, полезного и доверительного", format.stata = "% 55.0g", labels = c(`Not Fair , Не полезно, Не заслуживает доверия` = 1,
«Как минимум два ответа «Нет» = 2, «Как минимум два ответа «Да»» = 3, «Добросовестный, полезный и заслуживающий доверия» = 4
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
partpartoffline_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_), label = "за последние 12 месяцев r участвовал в политических или политических организациях", format. stata = "%16.0g", labels = c(`Не участвовал` = 0,
Участвовало = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), partpartoffline_2 = структура (c (0, 0, нет данных, нет данных,
нет данных), label = "за последние 12 месяцев r участвовал в политической деятельности или в организациях в автономном режиме", format.stata = "%184.0g", labels = c(`Не участвовал` = 0,
Участвовало = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), partpartonline_2 = структура (c (0, 0, NA, NA,
NA), label = "за последние 12 месяцев r участвовал в политической деятельности или организациях в Интернете", format.stata = "%182.0g", labels = c(`Не участвовал` = 0,
Участвовало = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), partvol_2 = Structure(c(0, 0, NA, NA, NA), label = "за последние 12 месяцев r участвовал в благотворительных или религиозных волонтерских организациях", format.stata = "%88.0g ", labels = c(`Не участвовал` = 0,
Участвовало = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), intcntct_2 =structure(c(1, 0, NA, NA, NA), label = "сколько r общается с помощью текстовых сообщений, мобильного телефона или Интернета", format.
)»,
«GSS 2020 Panel Release 1 (май 2021 г.)», «GSS 2020 Panel Release 1 (май 2021 г.)»
), format.stata = "%35s"), panstat = структура (c (1, 1, 0, 1,
0), format.stata = "%8.0g", labels = c(`не выбрано` = 0, `выбрано, соответствует требованиям и повторно опрошено` = 1,
«выбраны, но не прошли повторное собеседование» = 2, «выбраны, но не соответствуют требованиям и не прошли повторное собеседование» = 3,
«выбраны, но не соответствуют требованиям и не прошли повторное собеседование, потому что живут за пределами нас» = 31,
«выбраны, но не соответствуют требованиям и не прошли повторное собеседование, потому что r находился в учреждении» = 32,
«выбраны, но не соответствуют требованиям и не прошли повторное собеседование, поскольку r умер» = 33,
«выбран, но не соответствует требованиям и не прошел повторное собеседование, поскольку r был навсегда недееспособен» = 34
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "double")), wtssall_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "весовая переменная", format.
stata = "%12.0g"),
wtssall_2 = структура (c (1.08500894295449, 0.542504471477243,
NA, 2.17001788590897, NA), label = "переменная веса", format.stata = "%12.0g"),
wtssnr_1b = структура (c (NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "весовая переменная", format.stata = "%12.0g"),
wtssnr_2 = структура (c (1.44392875550612, 0.721964377753061,
NA, 2.88785751101224, NA), label = "переменная веса", format.stata = "%12.0g"),
vsrat_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "уровень дисперсии", format.stata = "%8.0g"),
vstrat_2 = структура(c(3201, 3201, н/д, 3201, н/д), метка = "страта дисперсии", format.stata = "%8.0g"),
vpsu_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "первичная единица выборки дисперсии", format.stata = "%8.0g"),
vpsu_2 = структура (c (1, 1, NA, 1, NA), label = "первичная единица выборки дисперсии", format.stata = "%8.0g"),
year_1b = структура (c (NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "gss year для этого респондента", format.
stata = "%8.0g"),
year_2 = структура (c (2020, 2020, NA, 2020, NA), label = "GSS год для этого респондента", format.stata = "%8.0g"),
id_1b = структура (c (NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "идентификационный номер респондента", format.stata = "%8.0g"),
id_2 = структура (c (1, 2, NA, 3, NA), label = "идентификационный номер респондента", format.stata = "%8.0g"),
age_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "возраст респондента", format.stata = "%8.0g", labels = c(`89или старше` = 89), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), присутствовать_1b = структура (с (NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "как часто r посещает религиозные службы", format.stata = "%8.0g", labels = c(never = 0,
«реже одного раза в год» = 1, «примерно один или два раза в год» = 2,
«несколько раз в год» = 3, «примерно раз в месяц» = 4, «2-3 раза в год» = 5,
«почти каждую неделю» = 6, «каждую неделю» = 7, «несколько раз в неделю» = 8
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
Fair_1b = структура (c (NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "люди честные или пытаются воспользоваться", format.
stata = "%21.0g", labels = c(`Люди пользуются` = 0,
`Люди честные` = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), happy_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_), label = "общее счастье", format.stata = "%8.0g", labels = c(`очень доволен` = 1,
`довольно счастливо` = 2, `не слишком счастливо` = 3), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), health_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label="состояние здоровья", format.stata="%8.0g", labels=c(отлично=1,
хорошее = 2, удовлетворительное = 3, плохое = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), help_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "люди, помогающие или заботящиеся о себе", format.stata = "%11.0g", labels = c(`Not Helpful` = 0,
Полезно = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "double"
)), marcohab_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_), label="статус сожительства", format.
stata="%8.0g", labels=c(замужем=1,
«не замужем, сожитель» = 2, «не замужем, не сожитель» = 3,
`не женат, отсутствует при совместном проживании` = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), marital_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "семейное положение", format.stata = "%8.0g", labels = c(замужем = 1,
овдовевшие = 2, разведенные = 3, разлученные = 4, «никогда не женатые» = 5
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
realrinc_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "доход r в постоянных $", format.stata = "%12.0g"),
region_1b = структура (c (NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "регион интервью", format.stata = "%8.0g", labels = c(`новая англия` = 1,
«средний атлантический» = 2, «восточно-северо-центральный» = 3, «западно-северо-центральный» = 4,
«Южная Атлантика» = 5, «Восток-Юг-Атлантика» = 6, «Запад-Юг-Централ» = 7,
горный = 8, тихий океан = 9), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), rincome_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "доход респондентов", format.
stata = "%8.0g", labels = c(`менее 1000 долларов США` = 1,
от 1000 до 2999 долларов = 2, от 3000 до 3999 долларов = 3, от 4000 до 4999 долларов = 4,
от 5000 до 5999 долларов = 5, от 6000 до 6999 долларов = 6, от 7000 до 7999 долларов = 7,
от 8000 до 9999 долларов = 8, от 10000 до 14999 долларов = 9, от 15000 до 19999 долларов = 10,
`от 20 000 до 24 999 долларов` = 11, `25 000 долларов или больше` = 12, отказ = 13
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
socbar_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "провести вечер в баре", format.stata = "%9.0g", labels = c(часто = 1,
Иногда = 2, Редко = 3, Никогда = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), socfrend_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label="провести вечер с друзьями", format.stata="%9.0g", labels=c(Часто = 1,
Иногда = 2, Редко = 3, Никогда = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), socommun_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "провести вечер с соседом", format.
stata = "%9.0g", labels = c(часто = 1,
Иногда = 2, Редко = 3, Никогда = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), socrel_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label="провести вечер с родственниками", format.stata="%9.0g", labels=c(Часто = 1,
Иногда = 2, Редко = 3, Никогда = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), trust_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "можно ли доверять людям", format.stata = "%21.0g", labels = c(`Не стоит быть слишком осторожным` = 0,
`Людям можно доверять` = 1), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), uscitzn_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "является гражданином России", format.stata = "%8.0g", labels = c(`гражданин США` = 1,
`не США гражданин` = 2, `американец гражданин, родившийся в Пуэрто-Рико, США Виргинские острова или северные Марианские острова (если добровольно)` = 3,
`родился за пределами США родителям, которые были нами граждан на тот момент (если добровольно)` = 4
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
wwwhr_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_), label = "www часов в неделю", format.
stata = "%8.0g", labels = c(`0 hours` = 0,
`168 часов` = 168), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), conf2f_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_), label = "сколько людей r видит лицом к лицу", format.stata = "%8.0g", labels = c(`все или почти все из них` = 1,
«большинство из них» = 2, «около половины из них» = 3, «некоторые из них» = 4,
`ни один или почти ни один из них` = 5), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), conwkday_1b = структура (c (NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "количество людей, с которыми контактирует r в обычный будний день", format.stata = "%18.0g", labels = c(`0-4 человека` = 1,
`5-9человек` = 2, `10-19 человек` = 3, `20-49 человек` = 4,
`50 или более человек` = 5, `100 или более человек` = 6), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), intcntct_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "сколько r общается с помощью текстовых сообщений, мобильного телефона или Интернета", format.
stata = "%32.0g", labels = c(`Низкий или средний уровень присутствия в сети ` = 0,
`Высокое присутствие в сети` = 1), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), single1_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "как часто за последние 4 недели r чувствовал, что ему не хватает общения", format.stata = "%8.0g", labels = c(iap = NA_real_,
`недоступно для этой версии файла данных` = NA_real_,
`недоступно в этом году` = NA_real_), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), одиноко2_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "как часто за последние 4 недели r чувствовал себя изолированным от других", format.stata = "%8.0g", labels = c(iap = NA_real_,
`недоступно для этой версии файла данных` = NA_real_,
`недоступно в этом году` = NA_real_), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), одиноко3_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "как часто за последние 4 недели r чувствовал себя обделенным", format.
stata = "%8.0g", labels = c(never = 1,
редко = 2, иногда = 3, часто = 4, `очень часто` = 5), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), partpartonline_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "за последние 12 месяцев r участвовал в политических или политических организациях", format.stata = "%16.0g", labels = c(`Не участвовал` = 0,
Участвовало = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), partvol_1b = структура (c (NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "за последние 12 месяцев r участвовал в благотворительных или религиозных волонтерских организациях", format.stata = "%16.0g", labels = c(`Не участвовал` = 0,
Участвовало = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), age_2 =structure(c(51, 65, NA, 47, NA), label = "возраст респондента", format.stata = "%8.0g", labels = c(`89или старше` = 89), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), присутствия_2 = структура (с (1, 1, Н/Д,
4, NA), label = "как часто r посещает религиозные службы", format.
stata = "%8.0g", labels = c(never = 0,
«реже одного раза в год» = 1, «примерно один или два раза в год» = 2,
«несколько раз в год» = 3, «примерно раз в месяц» = 4, «2-3 раза в год» = 5,
«почти каждую неделю» = 6, «каждую неделю» = 7, «несколько раз в неделю» = 8
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
Fair_2 = Structure(c(Н/Д, 1, Н/Д, Н/Д, Н/П), label = "люди честны или пытаются воспользоваться", format.stata = "%21.0g", labels = c(`Люди пользуются` = 0 ,
`Люди честные` = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), happy_2 = Structure(c(2, 2, NA, 2, NA), label = "общее счастье", format.stata = "%8.0g", labels = c(`очень доволен` = 1 ,
`довольно счастливо` = 2, `не слишком счастливо` = 3), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), health_2 = структура (c (3, NA, NA,
2, NA), label = "состояние здоровья", format.stata = "%8.0g", labels = c(отлично = 1,
хорошее = 2, удовлетворительное = 3, плохое = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), help_2 = структура(c(NA, 0,
NA, NA, NA), label = "люди, помогающие или заботящиеся о себе", format.
stata = "%11.0g", labels = c(`Not Helpful` = 0,
Полезно = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "double"
)), marcohab_2 = структура(c(1, 3, НП, 1, НП), label = "статус сожительства", format.stata = "%8.0g", labels = c(замужем = 1,
«не замужем, сожитель» = 2, «не замужем, не сожитель» = 3,
`не женат, отсутствует при совместном проживании` = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), marital_2 = структура(c(1, 5, NA,
1, нет данных), label = "семейное положение", format.stata = "%8.0g", labels = c(замужем = 1,
овдовевшие = 2, разведенные = 3, разлученные = 4, «никогда не женатые» = 5
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
realrinc_2 = структура (c (147659.41804, 23980, NA, NA, NA), label = "доход r в постоянных $", format.stata = "%12.0g"),
region_2 = структура(c(1, 1, NA, 1, NA), label = "регион интервью", format.stata = "%8.0g", labels = c(`новая англия` = 1,
«средний атлантический» = 2, «восточно-северо-центральный» = 3, «западно-северо-центральный» = 4,
«Южная Атлантика» = 5, «Восток-Юг-Атлантика» = 6, «Запад-Юг-Централ» = 7,
гора = 8, тихий океан = 9), класс = c ("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), rincome_2 =structure(c(13, 12, NA, NA, NA), label = "доход респондентов", format.
stata = "%8.0g", labels = c(`менее 1000 долларов США` = 1 ,
от 1000 до 2,9 долларов99` = 2, `от 3000 до 3999 долларов` = 3, `от 4000 до 4999 долларов` = 4,
от 5000 до 5999 долларов = 5, от 6000 до 6999 долларов = 6, от 7000 до 7999 долларов = 7,
от 8000 до 9999 долларов = 8, от 10000 до 14999 долларов = 9, от 15000 до 19999 долларов = 10,
`от 20 000 до 24 999 долларов` = 11, `25 000 долларов или больше` = 12, отказ = 13
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
socbar_2 = структура (c (3, 4, нет данных, 2, нет данных), label = "провести вечер в баре", format.stata = "% 9.0g", labels = c (Часто = 1,
Иногда = 2, Редко = 3, Никогда = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), socfrend_2 = структура(c(3, 3,
нет данных, 2, нет данных), label = "провести вечер с друзьями", format.stata = "%9.0g", labels = c(часто = 1,
Иногда = 2, Редко = 3, Никогда = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), socommun_2 = структура(c(1, 1,
нет данных, 3, нет данных), label = "провести вечер с соседом", format.
stata = "%9.0g", labels = c(Часто = 1,
Иногда = 2, Редко = 3, Никогда = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), socrel_2 = структура(c(3, 3, NA,
3, NA), label = "провести вечер с родственниками", format.stata = "%9.0g", labels = c(Часто = 1,
Иногда = 2, Редко = 3, Никогда = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), trust_2 = структура(c(NA, 1, NA,
нет данных, нет данных), label = "можно ли доверять людям", format.stata = "%21.0g", labels = c(`Не могу быть слишком осторожным` = 0,
`Людям можно доверять` = 1), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), uscitzn_2 = структура(c(1, 1, NA,
1, NA), label = "является гражданином России", format.stata = "%8.0g", labels = c(`гражданин США` = 1,
`не США гражданин` = 2, `американец гражданин, родившийся в Пуэрто-Рико, США Виргинские острова или северные Марианские острова (если добровольно)` = 3,
`родился за пределами США родителям, которые были нами граждан на тот момент (если добровольно)` = 4
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
wwwhr_2 = структура (c (20, 10, NA, 2, NA), label = "www часов в неделю", format.
stata = "% 8.0g", labels = c (`0 часов` = 0,
`168 часов` = 168), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), conf2f_2 = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_), label = "сколько людей r видит лицом к лицу", format.stata = "%8.0g", labels = c(iap = NA_real_,
`недоступно для этой версии файла данных` = NA_real_,
`недоступно в этом году` = NA_real_), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), conwkday_2 = структура (c (NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "количество людей, с которыми контактирует r в обычный будний день", format.stata = "%8.0g", labels = c(iap = NA_real_,
`недоступно для этой версии файла данных` = NA_real_,
`недоступно в этом году` = NA_real_), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), single1_2 = структура (c (2, 3, NA,
1, NA), label = "как часто за последние 4 недели r чувствовал, что ему не хватает общения", format.stata = "%8.0g", labels = c(never = 1,
редко = 2, иногда = 3, часто = 4, `очень часто` = 5), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), одиноко2_2 = структура (с (1, 1, нет данных,
3, NA), label = "как часто за последние 4 недели r чувствовал себя изолированным от других", format.
stata = "%8.0g", labels = c(never = 1,
редко = 2, иногда = 3, часто = 4, `очень часто` = 5), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), одиноко3_2 = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "как часто за последние 4 недели r чувствовал себя обделенным", format.stata = "%8.0g", labels = c(iap = NA_real_,
`недоступно для этой версии файла данных` = NA_real_,
`недоступно в этом году` = NA_real_), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), anesid = структура (c (169657, 169664,
нет данных, нет данных, нет данных), format.stata = "%10.0g"), версия = структура (c ("ANES-GSS_2020JointStudy_20220408",
"ANES-GSS_2020JointStudy_20220408", "", "", ""), label = "Версия выпуска совместного исследования ANES-GSS 2020", format.stata = "%32s"),
V200001 = структура (c (169657, 169664, NA, NA, NA), label = «ID дела 2020», format.stata = «% 12.0g»),
V200017b = структура (с (1.40270924414924, 1.58917078954157,
NA, NA, NA), label = "Послевыборный вес выборки GSS", format.
stata = "%12.0g"),
V200017c = структура (c (1, 1, NA, NA, NA), label = «Единица выборочной дисперсии GSS», format.stata = «% 12,0g»),
V200017d = структура (c (1, 1, NA, NA, NA), label = «Страта дисперсии выборки GSS», format.stata = «% 12,0g»),
V202022 =structure(c(1, 1, NA, NA, NA), label = "POST: Никогда не обсуждайте политику с семьей или друзьями", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-9. Отказано` = -9,
`1. Да` = 1, `2. No` = 2), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), V202352 = Structure(c(4, 2, NA, NA, NA), label = "POST: Как R описывает социальный класс [EGSS]", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-9. Отказано` = -9,
`-8. Не знаю` = -8,`-5. Прекращение интервью (достаточное частичное IW)` = -5,
`1. Низший класс` = 1, `2. Рабочий класс` = 2, `3. Средний класс` = 3,
`4. Высший класс` = 4), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), V202470 = структура (c (3, 3, NA, NA, NA), label = "POST: R сейчас курит", format.stata = "%12.
0g", labels = c(`-9. Отказано` = -9,
`-5. Прерывание интервью (достаточное частичное ИВ)` = -5, `-1. неприменимо` = -1,
`1. Каждый день` = 1, `2. Несколько дней` = 2, `3. Совсем нет` = 3
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
V202542 = структура (c (3, NA, NA, NA, NA), label = "POST: Как часто пользуйтесь Facebook", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-9. Отказано` = - 9,
`-5. Прерывание интервью (достаточное частичное ИВ)` = -5, `-1. неприменимо` = -1,
`1. Много раз каждый день` = 1, `2. Несколько раз в день` = 2,
`3. Примерно раз в день`=3,`4. Несколько раз в неделю` = 4,
`5. Примерно раз в неделю` = 5, `6. Один или два раза в месяц` = 6,
`7. Реже, чем раз в месяц` = 7), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), V202543 = структура (c (5, NA, NA,
нет данных, нет данных), label = "POST: Как часто публикуйте политический контент на Facebook", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-9. Отказано` = -9,
`-5. Прерывание интервью (достаточное частичное ИВ)` = -5, `-1.
неприменимо` = -1,
`1. Всегда` = 1,`2. Большую часть времени` = 2, `3. Примерно в половине случаев` = 3,
`4. Иногда` = 4, `5. Never` = 5), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), V202544 = структура (c (6, NA, NA,
нет данных, нет данных), label = "POST: Как часто пользуйтесь Twitter", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-9. Отказано` = -9,
`-5. Прерывание интервью (достаточное частичное ИВ)` = -5, `-1. неприменимо` = -1,
`1. Много раз каждый день` = 1, `2. Несколько раз в день` = 2,
`3. Примерно раз в день`=3,`4. Несколько раз в неделю` = 4,
`5. Примерно раз в неделю` = 5, `6. Один или два раза в месяц` = 6,
`7. Реже, чем раз в месяц` = 7), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), V202545 = структура (c (5, NA, NA,
нет данных, нет данных), label = "POST: Как часто публикуйте политический контент в Твиттере", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-9. Отказано` = -9,
`-5. Прерывание интервью (достаточное частичное ИВ)` = -5, `-1.
неприменимо` = -1,
`1. Всегда` = 1,`2. Большую часть времени` = 2, `3. Примерно в половине случаев` = 3,
`4. Иногда` = 4, `5. Never` = 5), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), V202546 = структура (c (2, NA, NA,
нет данных, нет данных), label = "POST: как часто пользуйтесь Reddit", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-5. Прерывание интервью (достаточно частичного IW)` = -5,
`-1. Неприменимо` = -1,`1. Много раз каждый день` = 1, `2. Несколько раз в день` = 2,
`3. Примерно раз в день`=3,`4. Несколько раз в неделю` = 4,
`5. Примерно раз в неделю` = 5, `6. Один или два раза в месяц` = 6,
`7. Реже, чем раз в месяц` = 7), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), V202547 = структура (c (5, NA, NA,
нет данных, нет данных), label = "POST: как часто публикуйте политический контент на Reddit", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-9. Отказано` = -9,
`-5. Прерывание интервью (достаточное частичное ИВ)` = -5, `-1. неприменимо` = -1,
`1.
Всегда` = 1,`2. Большую часть времени` = 2, `3. Примерно в половине случаев` = 3,
`4. Иногда` = 4, `5. Never` = 5), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), V202629 = структура (c (1, 3, нет данных,
NA, NA), label = "POST: GSS: За последние семь дней R беспокоили эмоциональные проблемы", format.stata = "%12.0g", labels = c(`-9. Отказано` = -9,
`-5. Прерывание интервью (достаточное частичное ИВ)` = -5, `1. Никогда` = 1,
`2. Редко` = 2, `3. Иногда` = 3, `4. Часто` = 4, `5. Всегда` = 5
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
V202630 =structure(c(3, 3, NA, NA, NA), label = "POST: GSS: В целом, как счастлив R в эти дни", format.stata = "%12.0g", labels = c(` -9. Отказано` = -9,
`-5. Прерывание интервью (достаточное частичное ИВ)` = -5, `1. Очень счастлив` = 1,
`2. Довольно счастлив` = 2, `3. Не слишком счастлив` = 3), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), `_merge` = структура (c (3, 3, 1,
1, 1), label = "Результат сопоставления слияния", format.
stata = "%23.0g", labels = c(`Только мастер (1)` = 1,
«Используется только (2)» = 2, «Соответствует (3)» = 3, «Отсутствует обновление (4)» = 4,
`Неотсутствующий конфликт (5)` = 5), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), agecat_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "Возраст в категориях", format.stata = "%9.0g", labels = c(`18-25` = 1,
`26-45` = 2, `46-64` = 3, `65+` = 4), класс = c("убежище_помечено",
"vctrs_vctr", "двойной")), agecat_2 = структура(c(3, 4, нет данных,
3, NA), label = "Возраст в категориях", format.stata = "%9.0g", labels = c(`18-25` = 1,
`26-45` = 2, `46-64` = 3, `65+` = 4), класс = c("убежище_помечено",
"vctrs_vctr", "двойной")), region4_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label="регион интервью (4 региона)", format.stata="%10.0g", labels=c(`Северо-Восток`=1,
Средний Запад = 2, Юг = 3, Запад = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), region4_2 = структура (c (1, 1, нет данных,
1, NA), label = "регион интервью (4 региона)", format.
stata = "%10.0g", labels = c(`Северо-Восток` = 1,
Средний Запад = 2, Юг = 3, Запад = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), присутствовать4_1b = структура(c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "частота религиозного посещения", format.stata = "%9.0g", labels = c (никогда = 1,
Редко = 2, Иногда = 3, Часто = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), присутствовать4_2 = структура(c(2, 2, NA,
3, NA), label = "частота посещения религиозных обрядов", format.stata = "%9.0g", labels = c(Never = 1,
Редко = 2, Иногда = 3, Часто = 4), class = c("haven_labeled",
"vctrs_vctr", "двойной")), single_1b = структура (c (NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "Шкала одиночества (физическая и эмоциональная)", format.stata = "%28.0g", labels = c(редко = 1,
Иногда = 2, Часто = 3), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), одинокий_2 = структура (c (1, 1, NA, 1, NA), label = "Шкала одиночества (физическое и эмоциональное)", format.
stata = "% 21.0g", labels = c (редко = 1,
Иногда = 2, Часто = 3), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), cohesion_1b = структура (c (NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_), label = "Индекс социальной сплоченности, основанный на честности, полезности и доверии", format.stata = "%55.0g", labels = c(`Not Fair, Not Helpful, Not Trustworthy` = 1,
«Как минимум два ответа «Нет» = 2, «Как минимум два ответа «Да»» = 3, «Добросовестный, полезный и заслуживающий доверия» = 4
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
cohesion_2 =structure(c(NA, 3, NA, NA, NA), label = "Индекс социальной сплоченности на основе справедливого, полезного и доверительного", format.stata = "% 55.0g", labels = c(`Not Fair , Не полезно, Не заслуживает доверия` = 1,
«Как минимум два ответа «Нет» = 2, «Как минимум два ответа «Да»» = 3, «Добросовестный, полезный и заслуживающий доверия» = 4
), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr", "двойной")),
partpartoffline_1b = структура(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_), label = "за последние 12 месяцев r участвовал в политических или политических организациях", format.
stata = "%16.0g", labels = c(`Не участвовал` = 0,
Участвовало = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), partpartoffline_2 = структура (c (0, 0, нет данных, нет данных,
нет данных), label = "за последние 12 месяцев r участвовал в политической деятельности или в организациях в автономном режиме", format.stata = "%184.0g", labels = c(`Не участвовал` = 0,
Участвовало = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), partpartonline_2 = структура (c (0, 0, NA, NA,
NA), label = "за последние 12 месяцев r участвовал в политической деятельности или организациях в Интернете", format.stata = "%182.0g", labels = c(`Не участвовал` = 0,
Участвовало = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), partvol_2 = Structure(c(0, 0, NA, NA, NA), label = "за последние 12 месяцев r участвовал в благотворительных или религиозных волонтерских организациях", format.stata = "%88.0g ", labels = c(`Не участвовал` = 0,
Участвовало = 1), class = c("haven_labeled", "vctrs_vctr",
"двойной")), intcntct_2 =structure(c(1, 0, NA, NA, NA), label = "сколько r общается с помощью текстовых сообщений, мобильного телефона или Интернета", format.