### R code from vignette source 'helpSASR2.SASnw'

###################################################
### code chunk number 1: helpSASR2.SASnw:8-9
###################################################
options(continue="  ")


###################################################
### code chunk number 2: helpSASR2.SASnw:59-65
###################################################
options(digits=3)
options(width=72) # narrow output 
ds = read.csv("http://www.amherst.edu/~nhorton/sasr2/datasets/help.csv")
newds = subset(ds, select=c("cesd","female","i1","i2","id","treat","f1a",
   "f1b","f1c","f1d","f1e","f1f","f1g","f1h","f1i","f1j","f1k","f1l",
   "f1m","f1n","f1o","f1p","f1q","f1r","f1s","f1t"))


###################################################
### code chunk number 3: helpSASR2.SASnw:107-109
###################################################
names(newds)
str(newds[,1:10]) # structure of the first 10 variables


###################################################
### code chunk number 4: helpSASR2.SASnw:114-115
###################################################
summary(newds[,1:10]) # summary of the first 10 variables


###################################################
### code chunk number 5: helpSASR2.SASnw:133-134
###################################################
head(newds, n=3)


###################################################
### code chunk number 6: helpSASR2.SASnw:166-169
###################################################
comment(newds) = "HELP baseline dataset"
comment(newds)
save(ds, file="savedfile")


###################################################
### code chunk number 7: helpSASR2.SASnw:190-191
###################################################
write.csv(ds, file="ds.csv")


###################################################
### code chunk number 8: helpSASR2.SASnw:203-205
###################################################
library(foreign)
write.foreign(newds, "file.dat", "file.sas", package="SAS")


###################################################
### code chunk number 9: helpSASR2.SASnw:239-241
###################################################
with(newds, cesd[1:10])
with(newds, head(cesd, 10))


###################################################
### code chunk number 10: helpSASR2.SASnw:261-262
###################################################
with(newds, which(cesd > 56))


###################################################
### code chunk number 11: helpSASR2.SASnw:267-268
###################################################
subset(newds, cesd > 56, select=c("cesd"))


###################################################
### code chunk number 12: helpSASR2.SASnw:297-299
###################################################
with(newds, sort(cesd)[1:4])
with(newds, which.min(cesd))


###################################################
### code chunk number 13: helpSASR2.SASnw:340-343
###################################################
library(mosaic)
tally(~ is.na(f1g), data=newds)
favstats(~ f1g, data=newds)


###################################################
### code chunk number 14: helpSASR2.SASnw:392-401
###################################################
# reverse code f1d, f1h, f1l and f1p
cesditems = with(newds, cbind(f1a, f1b, f1c, (3 - f1d), f1e, f1f, f1g, 
   (3 - f1h), f1i, f1j, f1k, (3 - f1l), f1m, f1n, f1o, (3 - f1p), 
   f1q, f1r, f1s, f1t))
nmisscesd = apply(is.na(cesditems), 1, sum)
ncesditems = cesditems
ncesditems[is.na(cesditems)] = 0
newcesd = apply(ncesditems, 1, sum)
imputemeancesd = 20/(20-nmisscesd)*newcesd


###################################################
### code chunk number 15: helpSASR2.SASnw:422-423
###################################################
cbind(newcesd, newds$cesd, nmisscesd, imputemeancesd)[nmisscesd>0,]


###################################################
### code chunk number 16: createdrink
###################################################
library(memisc)
newds = transform(newds, drinkstat= 
  cases(
    "abstinent" = i1==0,
    "moderate" = (i1>0 & i1<=1 & i2<=3 & female==1) |
               (i1>0 & i1<=2 & i2<=4 & female==0),
    "highrisk" = ((i1>1 | i2>3) & female==1) |
               ((i1>2 | i2>4) & female==0)))
library(mosaic)


###################################################
### code chunk number 17: helpSASR2.SASnw:517-519
###################################################
tmpds = subset(newds, select=c("i1", "i2", "female", "drinkstat"))
tmpds[365:370,]


###################################################
### code chunk number 18: helpSASR2.SASnw:538-539
###################################################
subset(tmpds, drinkstat=="moderate" & female==1)


###################################################
### code chunk number 19: helpSASR2.SASnw:566-571
###################################################
with(tmpds, sum(is.na(drinkstat)))
mytab = rbind(tally(~ drinkstat, data=tmpds),
  tally(~ drinkstat, format="percent", data=tmpds))
row.names(mytab) = c("count", "percent")
mytab


###################################################
### code chunk number 20: helpSASR2.SASnw:585-587
###################################################
tally(~ drinkstat + female, data=tmpds)
tally(~ female | drinkstat, data=tmpds)


###################################################
### code chunk number 21: helpSASR2.SASnw:627-630
###################################################
newds = transform(newds, 
  gender=factor(female, c(0,1), c("Male","Female")))
tally(~ female + gender, margin=FALSE, data=newds)


###################################################
### code chunk number 22: helpSASR2.SASnw:663-665
###################################################
newds = ds[order(ds$cesd, ds$i1),]
newds[1:5,c("cesd", "i1", "id")]


###################################################
### code chunk number 23: helpSASR2.SASnw:701-705
###################################################
females = subset(ds, female==1)
with(females, mean(cesd))
# an alternative approach
mean(ds$cesd[ds$female==1])


###################################################
### code chunk number 24: helpSASR2.SASnw:733-736
###################################################
with(ds, tapply(cesd, female, mean))
library(mosaic)
mean(cesd ~ female, data=ds)