R 虚拟变量/因子变量和回归

我目前正在进行有关投票行为的数据分析：以下是我的两个假设：

H1:1999年的SVP选民，年龄在18-25岁之间，他们使用更多的媒体，更有可能在2003年投票给SVP

H2：忠实的SVP选民（在1999年和2003年被选为SVP），年龄在18-25岁之间，他们使用更多的媒体，可能对政治人物和问题了解更多

我对R比较陌生

-->如何创建我需要的数据样本：1999年18-25岁的SVP选民？ 在1999年和2003年，我试图为投票支持副总裁创建虚拟变量，但我不确定如何创建一个仅限于投票支持副总裁和年轻人的样本，以便根据该人群进行分析

在下面，您可以找到到目前为止我尝试过的内容：

# 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

#虚拟创建年龄，投票
#年龄
youngvoter99=18&W1age这将有助于将示例代码简化为您试图解决的确切问题，并发布示例数据。
plm
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