数据结构之因子
变量分为名义型、有序型和连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。有序型变量表示一种顺序关系，而不是数量关系。病情status(poor, improve, excellent) 是顺序型变量的例子。连续型变量可以呈现出某个范围内的任意值，并同时表示了顺序和数量。年龄age就是一个连续型变量。
类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中成为因子（factor）。它决定了数据的分析方式和如何进行视觉呈现。
假设有向量：
> diabetes <- c("Type1", "Type2", "Type1", "Type1")
语句
> diabetes <- factor(diabetes)
可以将此向量存储为(1, 2, 1, 1)，并在内部将其关联为1=Type1,2=Type2（具体赋值根据字幕顺序而定）。
要表示有序型变量，需要为factor()指定参数ordered=TRUE。语句：
> diabetes <- factor(diabetes, ordered=TRUE)
会将变量编码为(1, 2, 1, 1)，并在内部关联值1=Type1,2=Type2。然而默认的排序往往不令人满意，可以使用参数levels指定排序顺序。
> diabetes <- factor(diabetes, ordered=TRUE, + levels=c("Type1", "Type2"))
2014-2-11 16:56:56
