рабочие $ econ_hard
[1] 3,00 3,67 4,00 2,33 1,33 3,00 3,33 4,00 1,33 3,00 2,33 4,67 2,67 3,00 4,67 1,67
[17] 3,67 3,00 2,00 3,00 2,67 4,33 3,67 1,33 3,33 5,00 3,00 2,00 2,67 3,00 3,33 2,67
[33] 4,00 1,33 3,33 4,33 4,67 1,67 4,67 2,00 2,67 2,00 3,33 4,67 4,00 5,00 2,67 2,33
[49] 3,00 3,00 3,67 3,67 2,67 3,00 3,67 2,67 3,33 2,00 2,00 3,33 2,00 3,00 2,33 3,33
[65] 5,00 4,67 2,00 2,67 2,33 1,00 3,00 4,00 2,33 2,33 3,00 2,00 3,67 3,33 3,33 2,67
[81] 3,67 4,00 1,67 4,67 4,33 2,67 2,00 1,67 3,33 3,00 1,33 2,33 3,33 2,00 2,33 1,33
[97] 3,33 2,00 2,33 3,00 2,67 4,00 2,33 2,00 5,00 2,33 3,00 2,67 2,33 1,67 2,00 2,00
[113] 4,67 4,33 2,33 2,67 3,00 4,67 3,00 4,33 3,33 4,00 1,67 1,33 4,33 2,33 4,33 3,33
[129] 3,00 3,67 3,67 3,67 4,67 4,33 4,00 4,67 2,67 4,00 2,00 3,67 2,33 1,33 3,00 3,33
[145] 3,00 1,00 3,67 3,33 4,33 3,67 5,00 2,33 1,67 1,33 3,67 3,33 2,00 2,00 1,00 2,67
[161] 3,00 3,00 2,33 4,33 2,33 3,33 2,33 3,00 3,33 2,67 2,67 4,00 4,33 2,67 2,33 1,33
[177] 1,33 2,33 3,00 3,67 3,00 2,67 3,00 4,00 4,33 3,00 2,67 4,67 2,67 3,00 3,67 3,33
[193] 1,67 1,00 1,33 3,00 2,00 3,33 4,00 3,33 4,00 2,67 2,67 2,00 5,00 2,67 1,33 2,00
[209] 3,33 1,67 3,00 2,33 2,33 2,00 3,00 3,33 1,67 2,67 3,67 1,67 2,33 2,67 3,00 1,67
[225] 2,67 3,67 2,67 2,33 1,67 2,67 2,33 2,33 1,33 4,00 1,67 2,67 3,00 2,67 3,33 2,33
[241] 1,67 4,67 3,00 3,67 1,33 1,67 2,00 3,33 2,00 3,00 3,33 3,67 5,00 4,67 3,67 1,67
[257] 2,33 2,67 3,33 3,33 1,33 4,33 3,00 3,33 2,00 3,00 3,33 2,00 3,00 2,00 3,00 2,33
[273] 3,33 2,33 2,33 4,33 1,00 3,67 1,67 4,33 2,67 4,00 2,67 2,67 1,33 1,67 4,00 2,33
[289] 3,33 2,33 2,33 1,67 3,00 5,00 2,00 2,6 2,37 2,33 1,00 2,67 1,67 5,00 3,00 2,67 4,67
[305] 3,33 2,00 2,00 4,67 3,67 4,00 3,00 3,00 2,67 2,33 4,00 4,33 3,33 2,33 5,00 3,33
[321] 3,00 2,67 3,00 3,00 3,33 1,67 2,67 3,33 2,33 3,00 1,33 4,33 4,33 2,67 2,67 3,00
[337] 4,00 1,67 2,00 2,33 2,00 1,00 3,67 4,00 2,67 3,67 3,00 3,33 3,00 1,67 3,00 4,00
[353] 1,00 2,00 1,33 1,00 2,00 2,00 2,67 2,67 2,00 1,67 3,00 4,00 5,00 3,00 4,00 5,00
[369] 2,00 3,00 1,33 2,67 3,00 4,33 2,67 1,33 3,00 3,00 2,67 2,33 3,37 2,67 3,00 4,67
[385] 3,33 1,00 1,33 4,00 2,00 3,33 4,33 2,67 3,00 2,00 3,67 3,67 3,00 3,67 2,33 3,00
[401] 4,33 3,33 2,67 4,33 3,33 4,33 2,67 4,33 3,00 2,67 2,67 3,67 5,00 3,00 4,33 4,00
[417] 1,33 2,67 3,00 3,67 3,33 5,00 3,67 3,33 3,00 3,67 3,00 4,00 2,33 2,00 2,67 2,67
[433] 2,67 2,67 3,67 3,33 2,67 3,33 2,67 2,67 1,67 2,67 4,33 4,00 3,00 3,33 4,00 3,00
[449] 2,67 2,67 2,00 3,00 2,33 3,00 2,67 3,33 3,00 5,00 2,00 1,33 4,00 1,33 2,33 3,67
[465] 1,67 3,33 2,33 2,67 1,00 1,67 3,00 2,00 3,67 3,67 3,67 4,00 2,33 4,33 3,67 3,33
[481] 1,67 4,00 4,33 3,00 3,00 1,67 3,00 4,00 3,00 2,00 4,00 3,33 1,67 3,33 2,67 3,33
[497] 3,33 1,67 3,67 3,33 5,00 1,67 2,33 1,00 2,67 4,33 1,67 2,67 2,00 2,33 2,67 3,67
[513] 1,67 3,00 1,67 1,67 3,67 4,67 1,00 1,67 2,33 2,00 2,33 1,33 4,33 2,33 3,33 2,67
[529] 3,67 5,00 3,00 3,33 3,33 3,67 3,67 3,33 2,33 5,00 2,00 1,67 3,67 2,33 2,67 3,67
[545] 3,33 3,33 5,00 3,00 2,67 4,33 3,67 4,00 2,33 3,00 2,33 5,00 3,67 4,33 4,33 3,00
[561] 4,00 2,33 3,00 3,00 2,33 1,33 4,00 4,00 2,67 3,33 3,67 3,33 2,67 1,00 3,00 3,33
[577] 4,67 2,67 2,00 3,67 1,67 3,00 1,67 4,67 2,67 1,33 2,00 3,33 2,67 2,67 3,67 4,00
[593] 2,67 2,00 3,67 3,33 1,33 2,67 3,00 3,67 3,33 4,00 2,00 2,67 2,00 5,00 4,00 2,67
[609] 1,67 2,67 4,00 3,00 2,67 2,67 3,67 3,67 3,67 5,00 1,67 3,67 2,00 3,33 4,00 2,33
[625] 3,33 3,33 4,33 3,33 4,33 4,00 2,00 2,33 4,67 3,33 1,33 2,33 2,67 3,67 2,33 2,33
[641] 3,33 3,33 3,00 3,33 3,33 2,00 3,33 1,00 3,00 2,67 2,67 4,00 3,33 4,33 2,33 4,67
[657] 4,67 3,33 2,67 3,33 3,00 3,33 2,00 3,67 1,33 3,00 2,33 3,33 4,00 3,00 2,33 2,00
[673] 3,00 1,00 4,67 2,67 3,00 3,67 1,33 3,67 2,33 2,67 3,33 2,67 2,67 4,67 5,00 3,33
[689] 4,00 3,67 3,00 3,67 3,67 4,00 3,00 2,33 3,67 4,67 2,67 5,00 2,00 1,00 2,00 4,67
[705] 3,33 2,33 4,33 3,33 2,67 5,00 2,00 2,67 1,33 1,33 1,33 4,00 3,33 3,00 2,67 2,67[721] 4,00 1,67 1,67 3,67 4,67 5,00 1,67 2,33 3,33 3,00 4,67 3,67 3,00 3,00 3,33 4,33
[737] 3,67 3,67 2,67 4,00 3,33 3,67 2,33 4,00 5,00 4,33 4,67 3,33 4,00 3,33 1,33 1,67
[753] 4,67 4,33 4,00 2,33 5,00 5,00 2,00 2,00 1,33 1,37 3,33 3,67 2,67 2,00 3,67 4,00
[769] 3,67 2,33 2,00 3,33 3,67 4,00 3,67 3,33 4,67 2,00 3,00 3,33 2,67 2,67 4,00 3,67
[785] 2,00 3,00 3,33 4,00 1,67 4,33 3,33 2,33 4,67 3,00 3,00 3,00 3,00 1,67 3,00 3,00
[801] 2,00 4,67 3,00 2,00 4,33 4,33 3,00 4,67 4,00 2,33 3,33 3,00 4,00 2,00 3,33 4,33
[817] 3,33 3,00 1,00 2,67 4,00 3,00 2,67 3,33 3,67 3,00 2,33 3,33 1,67 1,33 3,00 4,33
[833] 3,00 5,00 5,00 4,00 4,00 3,67 5,00 2,33 3,33 4,33 4,00 4,67 5,00 3,67 1,33 2,67
[849] 1,67 3,00 3,67 2,67 4,00 2,00 5,00 3,33 3,67 3,67 1,00 5,00 3,00 3,67 4,33 3,67
[865] 4,00 1,33 3,00 3,00 2,00 1,33 3,33 4,33 5,00 1,67 3,00 2,33 2,33 3,33 4,67 3,67
[881] 1,67 1,33 4,33 3,00 1,33 2,67 3,00 3,00 1,67 2,67 4,00 3,67 4,00 2,00 3,00 4,00
[897] 5,00 4,33 4,00
выше приведены данные для переменной, которую я хотел бы дихотомизировать. Я хочу, чтобы категория «А» представляла значения ниже 2,5, а категория «В» представляла категории, равные или превышающие 2,5
следующий код: econ_hardNew <-cut (econ_hard, breaks = c (0,2.5,5), label = c ("A", "B")) </p>
приводит к: Ошибка вырезания (econ_hard, breaks = c (0, 2.5, 5), метки = c ("A", "B")):
объект 'econ_hard' не найден