Фиктивные переменные / факторные переменные и регрессии

Question

В настоящее время я работаю над анализом данных, касающихся поведения при голосовании. Это две мои гипотезы:

H1: избиратели SVP в 1999 году, в возрасте 18-25 лет, которые потребляли больше средств массовой информации, с большей вероятностью проголосуют за SVP в2003.

H2: Лояльные избиратели SVP (проголосовавшие за SVP в 1999 и 2003 годах), в возрасте 18-25 лет, которые потребляли больше средств массовой информации, скорее всего, знают больше о политических деятелях и чем о проблемах.

Я относительно новичок с R.

-> Как мне создать образец данных, который мне нужен: избиратели SVP в 1999 году в возрасте 18-25 лет?Я пытался создать фиктивные переменные для голосования SVP или нет в 1999 и 2003 годах, но я не уверен, как можно создать выборку, ограниченную голосованием SVP и молодым возрастом, чтобы основывать свой анализ на этой группе населения.

Ниже вы можете найти то, что я пробовал до сих пор:

# Dummy creation age, voting
#age 
youngvoter99 <- ifelse(w1age>=18 & w1age<26, 1, 0)
youngvoter03 <- ifelse(w2age>=18 & w2age<30, 1, 0)
mean(w1age>=18 & w1age<26)

#voting
SVP99 <- ifelse(w111800f==4, 1, 0)
SVP03 <- ifelse(w211800f==4, 1, 0)
#Media importance
tvimportance99 <- factor(w112414,
                         levels = c("Not important at all", "1", "2", "3", 
"4", "5", "6", "7", "8", "9", "Very important"))      
tvimport99low <- factor(tvimportance99,
                        levels = c("Not important at all", "1", "2", "3", 
"4", "5"))
tvimport99high <- factor(tvimportance99,
                         levels = c("6", "7", "8", "9", "Very important")) 
str(tvimport99low)
str(tvimport99high)
--- I did the same thing for 2003 tvimportance as above 

#Categorizing  Political Knowledge

politknowhigh99 <- factor(w1soph,
                          levels = c("Low knowledge", "1", "2"))
politknowlow99 <- factor(w1soph,
                         levels = c("3", "High knowledge"))
str(politknowhigh99)
str(politknowlow99)

--- I did the same thing for 2003 politknowledge as above

#Categorizing Political Personality interest

impers99 <- factor(w112211,
                   levels = c("Very important", "Rather important", "Rather 
not important", "Not important at all"))
impers99mu <-factor(impers99, 
                    levels = c("Very important", "Rather important"))
impers99low <-factor(impers99, 
                     levels = c("Very important", "Rather important"))
str(impers99low)
str(impers99mu)

--- I did the same thing for 2003 tvimportance as above

-> Как я могу создать соответствующие регрессии в R для гипотезы 1/2, особенно когда переменные являются факторными переменными?

Я думал создать 2 линейных рег.и вычесть их, однако я застрял в создании выборочной совокупности и работе с факторными переменными.Я пытался работать с пакетом "plm", однако он кажется устаревшим для более новых версий R студии.