関数が1つだけの非常に簡単なものです。時々検索されているようなので、英語に不安はありますが思い切ってCRANに投稿してみました。Ligges氏でした。「パッケージの説明文(Description)が理解しにくい」と指摘を受けたため、少し改善して再投稿したところアクセプトされました。Rからはinstall.packages("makedummies")でインストールできます。使用方法はGitHubの例を参照して下さい。追記(2017.1.3)makedummiesパッケージがCRANに登録されました。カテゴリカルデータからダミー変数を作成するR関数を紹介しました。ダミー変数」が最も多かったです。そこでこの関数をGitHubで公開しました(https://github.com/toshi-ara/makedummies)。パッケージをインストールしていない場合library(devtools)install_github("toshi-ara/makedummies")でインストールできます。使用方法はGitHubの例を参照して下さい。追記(2017.1.3)makedummiesパッケージがCRANに登録されました。追記(2015.12.26)GitHubで関数を公開しました。経緯Rのglm関数を用いて重回帰分析を行う際には、カテゴリカルデータを自動的にダミー変数に変換してくれるため、あまり苦労しません。現在、個人的にRStanを勉強中であり、同じ解析を行うためには自分でダミー変数を作成する必要があります。カテゴリカルデータと数値データが混在しているとそれだけで非常に大変です。)をもとにして関数を作成しました。作成した関数(2015.9.6追記)以下のプログラムを修正したものを記事の下に掲載しています。こちらを使用せずにそちらを参考にして下さい。青木先生が公開されているmake.dummy関数を少しだけ改変しました。データはデータフレーム形式で渡します。変更点は以下の点です。基準となるカテゴリーを削除しない列名を追加sep引数で変数名とカテゴリー名を連結する文字列を設定(デフォルトは”_”)(2015.9.6追記)新バージョンではこの関数は削除しました。引数の説明はこのまま使用できます。元データが複数の列からなっている場合にも一度にダミー変数に変更するようにしました。カテゴリカルデータ以外(主に数値データ)の場合にはそのまま出力するようにしました。make.dummys関数を使用すればOKです。引数sepとbasal_levelも使用可能です。0カテゴリカル変数は意味のある語が使用されることが多いため、実際にはordered変数を使用して順序のあるカテゴリカルデータとして扱うことが多いと思います。3数値データはそのまま出力されます。1それぞれダミー変数として出力されます。3カテゴリカルデータと数値データが混在してもカテゴリカルデータのみがダミー変数に変換されます。追記2015.9.6プログラムを修正しました。make.dummys関数の1つだけで動作するように改変しました。ダミー変数に変換するプログラムも簡潔にしました。得られる結果は同じです。元データの行ラベルも再現するように変更しました。2015.9.11プログラムを少し修正しました。21771から始まるスレッドの青木先生の書き込みをもとに変更しました。こちらの方が行数は増えますが、処理の内容が明確でした。SpiceThemes。