Chapter 3 Pool datasets
This chapter displays the coding procedure to pool the three data sets.
3.1 Iceland
3.1.1 Load data
di <- sjlabelled::read_spss('C:\\Users/svein/Documents/NORDFORSKdata/Terrorism_Iceland.sav')
di_is <- sjlabelled::read_spss('C:\\Users/svein/Documents/NORDFORSKdata/Terrorism_Iceland_is.sav')
## Select variables and rename to harmonized variable names
di_pool <- di %>% select(ResponseId = ResponseId,
NORDFORSK1_TACTIC1 = taktikk1,
NORDFORSK1_TARGET = mal,
NORDFORSK1_CASUALTIES = personer,
NORDFORSK1_TACTIC2 = taktikk2,
NORDFORSK1_ADJECTIVE = adjektiv,
NORDFORSK1_SUBJECTIVE = subjekt,
NORDFORSK1_MOTIVATION = motivasjon,
NORDFORSK1_DV_A = sp3,
NORDFORSK1_DV_B_1 = sp4_1,
NORDFORSK1_DV_B_2 = sp4_2,
NORDFORSK1_DV_B_3 = sp4_3,
NORDFORSK1_DV_B_4 = sp4_4,
NORDFORSK1_DV_B_5 = sp4_5,
NORDFORSK1_DV_B_6 = sp4_6,
NORDFORSK1_DV_B_7 = sp4_7,
NORDFORSK2_OBJECT = terror_2a,
NORDFORSK2_TENSE = terror_2b,
NORDFORSK2_DV = sp5,
NORDFORSK3 = sp6,
NORDFORSK4 = sp7,
NORDFORSK5 = sp8,
NORDFORSK6_1 = sp9_1,
NORDFORSK6_2 = sp9_2,
NORDFORSK6_3 = sp9_3,
NORDFORSK6_4 = sp9_4,
NORDFORSK6_5 = sp9_5,
NORDFORSK6_6 = sp9_6,
NORDFORSK7_EVENT = terror10_a,
NORDFORSK7_DV = sp10,
NORDFORSK8_PRE = sp12,
sp13, sp14,
NORDFORSK8_DV_B = sp15,
NORDFORSK8_DV_C = sp16,
SEX = Gender,
AGE = Age,
EDUCATION = Education,
LEFTRIGHT = sp24
) 3.1.2 Standardise values
di_pool <- di_pool %>% mutate(NORDFORSK1_TACTIC1 = case_when(NORDFORSK1_TACTIC1 == 'Protest' ~ 1,
NORDFORSK1_TACTIC1 == 'Sabotage' ~ 2,
NORDFORSK1_TACTIC1 == 'Hostage taking' ~ 3,
NORDFORSK1_TACTIC1 == 'Shooting' ~ 4,
NORDFORSK1_TACTIC1 == 'Bombing' ~ 5),
NORDFORSK1_TARGET = case_when(NORDFORSK1_TARGET == 'military facility' ~ 1,
NORDFORSK1_TARGET == 'police station' ~ 2,
NORDFORSK1_TARGET == 'school' ~ 3,
NORDFORSK1_TARGET == 'church' ~ 4,
NORDFORSK1_TARGET == 'mosque' ~ 5,
NORDFORSK1_TARGET == 'synagogue' ~ 6),
NORDFORSK1_CASUALTIES = case_when(NORDFORSK1_CASUALTIES == 'No one was killed' ~ 1,
NORDFORSK1_CASUALTIES == 'One person' ~ 2,
NORDFORSK1_CASUALTIES == 'Two people' ~ 3,
NORDFORSK1_CASUALTIES == 'Ten people' ~ 4),
NORDFORSK1_TACTIC2 = case_when(NORDFORSK1_TACTIC2 == 'Protest' ~ 1,
NORDFORSK1_TACTIC2 == 'Sabotage' ~ 2,
NORDFORSK1_TACTIC2 == 'Hostage taking' ~ 3,
NORDFORSK1_TACTIC2 == 'Shooting' ~ 4,
NORDFORSK1_TACTIC2 == 'Bombing' ~ 5),
NORDFORSK1_ADJECTIVE = case_when(NORDFORSK1_ADJECTIVE == 'one' ~ 1,
NORDFORSK1_ADJECTIVE == 'one Christian' ~ 2,
NORDFORSK1_ADJECTIVE == 'one Muslim' ~ 3,
NORDFORSK1_ADJECTIVE == 'one left-wing extremist' ~ 4,
NORDFORSK1_ADJECTIVE == 'one right-wing extremist' ~ 5),
NORDFORSK1_SUBJECTIVE = case_when(NORDFORSK1_SUBJECTIVE == 'organization' ~ 1,
NORDFORSK1_SUBJECTIVE == 'group' ~ 2,
NORDFORSK1_SUBJECTIVE == 'indiviudal' ~ 3,
NORDFORSK1_SUBJECTIVE == 'individual of unsound mind' ~ 4),
NORDFORSK1_MOTIVATION = case_when(NORDFORSK1_MOTIVATION == 'there was no clear motivation behind the incident' ~ 1,
NORDFORSK1_MOTIVATION == 'the incident was carried out with the aim of changing goverment policy' ~ 2,
NORDFORSK1_MOTIVATION == 'the motivation behind the incident came from a hatred towards the target' ~ 3),
NORDFORSK1_DV_A = case_when(NORDFORSK1_DV_A == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_A == 2 ~ 2),
NORDFORSK1_DV_B_1 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_1 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_2 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_2 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_3 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_3 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_4 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_4 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_5 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_5 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_6 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_6 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_7 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_7 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 7 ~ 7),
NORDFORSK2_OBJECT = case_when(NORDFORSK2_OBJECT == 'for you personally' ~ 1,
NORDFORSK2_OBJECT == 'Iceland' ~ 2,
NORDFORSK2_OBJECT == 'Europe' ~ 3),
NORDFORSK2_TENSE = case_when(NORDFORSK2_TENSE == 'today' ~ 1,
NORDFORSK2_TENSE == 'in the future' ~ 2),
NORDFORSK2_DV = case_when(NORDFORSK2_DV == 1 ~ 1,
NORDFORSK2_DV == 2 ~ 2,
NORDFORSK2_DV == 3 ~ 3,
NORDFORSK2_DV == 4 ~ 4,
NORDFORSK2_DV == 5 ~ 5),
NORDFORSK3 = case_when(NORDFORSK3 == 1 ~ 1,
NORDFORSK3 == 2 ~ 2,
NORDFORSK3 == 3 ~ 3,
NORDFORSK3 == 4 ~ 4,
NORDFORSK3 == 5 ~ 5,
NORDFORSK3 == 6 ~ 6,
NORDFORSK3 == 7 ~ 7),
NORDFORSK4 = case_when(NORDFORSK4 == 1 ~ 1,
NORDFORSK4 == 2 ~ 2,
NORDFORSK4 == 3 ~ 3,
NORDFORSK4 == 4 ~ 4,
NORDFORSK4 == 5 ~ 5),
NORDFORSK5 = case_when(NORDFORSK5 == 2 ~ 1,
NORDFORSK5 == 3 ~ 2,
NORDFORSK5 == 4 ~ 3,
NORDFORSK5 == 6 ~ 4,
NORDFORSK5 == 8 ~ 5,
NORDFORSK5 == 10 ~ 6,
NORDFORSK5 == 11 ~ 7,
NORDFORSK5 == 12 ~ 8,
NORDFORSK5 == 13 ~ 9,
NORDFORSK5 == 14~ 10),
NORDFORSK6_1 = case_when(NORDFORSK6_1 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_1 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_1 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_1 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_1 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_1 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_1 == 7 ~ 7),
NORDFORSK6_2 = case_when(NORDFORSK6_2 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_2 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_2 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_2 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_2 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_2 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_2 == 7 ~ 7),
NORDFORSK6_3 = case_when(NORDFORSK6_3 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_3 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_3 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_3 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_3 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_3 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_3 == 7 ~ 7),
NORDFORSK6_4 = case_when(NORDFORSK6_4 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_4 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_4 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_4 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_4 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_4 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_4 == 7 ~ 7),
NORDFORSK6_5 = case_when(NORDFORSK6_5 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_5 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_5 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_5 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_5 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_5 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_5 == 7 ~ 7),
NORDFORSK6_6 = case_when(NORDFORSK6_6 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_6 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_6 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_6 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_6 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_6 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_6 == 7 ~ 7),
NORDFORSK7_EVENT = case_when(NORDFORSK7_EVENT == 'natural disasters' ~ 1,
NORDFORSK7_EVENT == 'terrorist attack' ~ 2),
NORDFORSK7_DV = case_when(NORDFORSK7_DV == 1 ~ 1,
NORDFORSK7_DV == 2 ~ 2,
NORDFORSK7_DV == 3 ~ 3,
NORDFORSK7_DV == 4 ~ 4,
NORDFORSK7_DV == 5 ~ 5,
NORDFORSK7_DV == 6 ~ 6,
NORDFORSK7_DV == 7 ~ 7),
NORDFORSK8_PRE = case_when(NORDFORSK8_PRE == 1 ~ 1,
NORDFORSK8_PRE == 2 ~ 2,
NORDFORSK8_PRE == 3 ~ 3,
NORDFORSK8_PRE == 4 ~ 4,
NORDFORSK8_PRE == 5 ~ 5),
NORDFORSK8_DV_B = case_when(NORDFORSK8_DV_B == 1 ~ 1,
NORDFORSK8_DV_B == 2 ~ 2,
NORDFORSK8_DV_B == 3 ~ 3,
NORDFORSK8_DV_B == 4 ~ 4,
NORDFORSK8_DV_B== 5 ~ 5,
NORDFORSK8_DV_B == 6 ~ 6,
NORDFORSK8_DV_B == 7 ~ 7),
NORDFORSK8_DV_C = case_when(NORDFORSK8_DV_C == 1 ~ 1,
NORDFORSK8_DV_C == 2 ~ 2,
NORDFORSK8_DV_C == 3 ~ 3,
NORDFORSK8_DV_C == 4 ~ 4,
NORDFORSK8_DV_C == 5 ~ 5,
NORDFORSK8_DV_C == 6 ~ 6,
NORDFORSK8_DV_C == 7 ~ 7),
AGE = case_when(AGE <30 ~ 1,
AGE %in% 30:39 ~ 2,
AGE %in% 40:49 ~ 3,
AGE %in% 50:59 ~ 4,
AGE %in% 60:69 ~ 5,
AGE >=70 ~ 6),
EDUCATION = case_when(EDUCATION == 1 ~ 1,
EDUCATION %in% 2:3 ~ 2,
EDUCATION == 4 ~ 3,
EDUCATION %in% 5:8 ~ 4),
LEFTRIGHT = case_when(LEFTRIGHT == 0 ~ 1,
LEFTRIGHT == 1 ~ 2,
LEFTRIGHT == 2 ~ 3,
LEFTRIGHT == 3 ~ 4,
LEFTRIGHT == 4 ~ 5,
LEFTRIGHT == 5 ~ 6,
LEFTRIGHT == 6 ~ 7,
LEFTRIGHT == 7 ~ 8,
LEFTRIGHT == 8 ~ 9,
LEFTRIGHT == 9 ~ 10,
LEFTRIGHT == 10 ~ 11))
## Standardize sp13 and sp14 variables to harmonized format, separating the random assignment of treatment from post measure response
di_pool <- pivot_longer(di_pool, sp13:sp14, names_to = 'NORDFORSK8_TREAT', values_to = 'NORDFORSK8_DV_A', values_drop_na = TRUE) %>%
mutate(NORDFORSK8_TREAT=replace(NORDFORSK8_TREAT, which(NORDFORSK8_TREAT=='sp13'), 1),
NORDFORSK8_TREAT=replace(NORDFORSK8_TREAT, which(NORDFORSK8_TREAT=='sp14'), 2),
NORDFORSK8_TREAT= as_numeric(NORDFORSK8_TREAT),
NORDFORSK8_DV_A = case_when(NORDFORSK8_DV_A == 1 ~ 1,
NORDFORSK8_DV_A == 2 ~ 2,
NORDFORSK8_DV_A == 3 ~ 3,
NORDFORSK8_DV_A == 4 ~ 4,
NORDFORSK8_DV_A == 5 ~ 5,
NORDFORSK8_DV_A == 6 ~ 6,
NORDFORSK8_DV_A == 7 ~ 7)) %>%
group_by(ResponseId) %>%
distinct(ResponseId, .keep_all = TRUE) 3.2 Norway
3.2.1 Load data
3.2.2 Select variables
dn_pool <- dn %>% select(ResponseId = responseid,
NORDFORSK1_TACTIC1 = r15pad_terror1_ran1,
NORDFORSK1_TARGET = r15pad_terror1_ran3,
NORDFORSK1_CASUALTIES = r15pad_terror1_ran4,
NORDFORSK1_TACTIC2 = r15pad_terror1_ran5,
NORDFORSK1_ADJECTIVE = r15pad_terror1_ran6,
NORDFORSK1_SUBJECTIVE = r15pad_terror1_ran7,
NORDFORSK1_MOTIVATION = r15pad_terror1_ran8,
NORDFORSK1_DV_A = r15pad_terror1_a,
NORDFORSK1_DV_B_1 = r15pad_terror1_b_1,
NORDFORSK1_DV_B_2 = r15pad_terror1_b_2,
NORDFORSK1_DV_B_3 = r15pad_terror1_b_3,
NORDFORSK1_DV_B_4 = r15pad_terror1_b_4,
NORDFORSK1_DV_B_5 = r15pad_terror1_b_5,
NORDFORSK1_DV_B_6 = r15pad_terror1_b_6,
NORDFORSK1_DV_B_7 = r15pad_terror1_b_7,
NORDFORSK2_OBJECT = r15pad_terror2_ran1,
NORDFORSK2_TENSE = r15pad_terror2_ran2,
NORDFORSK2_DV = r15pad_terror2,
NORDFORSK3 = r15pad_terror3,
NORDFORSK4 = r15pad_terror5,
NORDFORSK5 = r15pad_terror6,
NORDFORSK6_1 = r15pad_terror8_1,
NORDFORSK6_2 = r15pad_terror8_2,
NORDFORSK6_3 = r15pad_terror8_3,
NORDFORSK6_4 = r15pad_terror8_4,
NORDFORSK6_5 = r15pad_terror8_5,
NORDFORSK6_6 = r15pad_terror8_6,
NORDFORSK7_EVENT = r15pad_terror10_ran,
NORDFORSK7_DV = r15pad_terror10,
NORDFORSK8_PRE = r15pad_terror11pre,
NORDFORSK8_TREAT = r15pad_terror11_ran,
NORDFORSK8_DV_A = r15pad_terror11posta,
NORDFORSK8_DV_B = r15pad_terror11postb,
NORDFORSK8_DV_C = r15pad_terror11postc,
SEX = r15P1,
AGE = r15P5_1,
EDUCATION = r15P4_2,
LEFTRIGHT = r14pk8_1) %>%
mutate(ResponseId = as.character(ResponseId), #standardise object class among the data sets
) 3.2.3 Standardise values
dn_pool <- dn_pool %>% mutate(NORDFORSK1_DV_A = case_when(NORDFORSK1_DV_A == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_A == 2 ~ 2),
NORDFORSK1_DV_B_1 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_1 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_2 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_2 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_3 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_3 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_4 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_4 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_5 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_5 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_6 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_6 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_7 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_7 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 7 ~ 7),
NORDFORSK2_DV = case_when(NORDFORSK2_DV == 1 ~ 1,
NORDFORSK2_DV == 2 ~ 2,
NORDFORSK2_DV == 3 ~ 3,
NORDFORSK2_DV == 4 ~ 4,
NORDFORSK2_DV == 5 ~ 5),
NORDFORSK3 = case_when(NORDFORSK3 == 1 ~ 1,
NORDFORSK3 == 2 ~ 2,
NORDFORSK3 == 3 ~ 3,
NORDFORSK3 == 4 ~ 4,
NORDFORSK3 == 5 ~ 5,
NORDFORSK3 == 6 ~ 6,
NORDFORSK3 == 7 ~ 7),
NORDFORSK4 = case_when(NORDFORSK4 == 1 ~ 1,
NORDFORSK4 == 2 ~ 2,
NORDFORSK4 == 3 ~ 3,
NORDFORSK4 == 4 ~ 4,
NORDFORSK4 == 5 ~ 5),
NORDFORSK5 = case_when(NORDFORSK5 == 1 ~ 21,
NORDFORSK5 == 2 ~ 22,
NORDFORSK5 == 3 ~ 23,
NORDFORSK5 == 4 ~ 24,
NORDFORSK5 == 5 ~ 25,
NORDFORSK5 == 6 ~ 26,
NORDFORSK5 == 7 ~ 27,
NORDFORSK5 == 8 ~ 28,
NORDFORSK5 == 9 ~ 29,
NORDFORSK5 == 10 ~ 30,
NORDFORSK5 == 11 ~ 31),
NORDFORSK6_1 = case_when(NORDFORSK6_1 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_1 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_1 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_1 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_1 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_1 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_1 == 7 ~ 7),
NORDFORSK6_2 = case_when(NORDFORSK6_2 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_2 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_2 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_2 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_2 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_2 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_2 == 7 ~ 7),
NORDFORSK6_3 = case_when(NORDFORSK6_3 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_3 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_3 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_3 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_3 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_3 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_3 == 7 ~ 7),
NORDFORSK6_4 = case_when(NORDFORSK6_4 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_4 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_4 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_4 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_4 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_4 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_4 == 7 ~ 7),
NORDFORSK6_5 = case_when(NORDFORSK6_5 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_5 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_5 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_5 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_5 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_5 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_5 == 7 ~ 7),
NORDFORSK6_6 = case_when(NORDFORSK6_6 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_6 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_6 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_6 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_6 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_6 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_6 == 7 ~ 7),
NORDFORSK7_DV = case_when(NORDFORSK7_DV == 1 ~ 1,
NORDFORSK7_DV == 2 ~ 2,
NORDFORSK7_DV == 3 ~ 3,
NORDFORSK7_DV == 4 ~ 4,
NORDFORSK7_DV == 5 ~ 5,
NORDFORSK7_DV == 6 ~ 6,
NORDFORSK7_DV == 7 ~ 7),
NORDFORSK8_PRE = case_when(NORDFORSK8_PRE == 1 ~ 1,
NORDFORSK8_PRE == 2 ~ 2,
NORDFORSK8_PRE == 3 ~ 3,
NORDFORSK8_PRE == 4 ~ 4,
NORDFORSK8_PRE == 5 ~ 5),
NORDFORSK8_DV_A = case_when(NORDFORSK8_DV_A == 1 ~ 1,
NORDFORSK8_DV_A == 2 ~ 2,
NORDFORSK8_DV_A == 3 ~ 3,
NORDFORSK8_DV_A == 4 ~ 4,
NORDFORSK8_DV_A == 5 ~ 5,
NORDFORSK8_DV_A == 6 ~ 6,
NORDFORSK8_DV_A == 7 ~ 7
),
NORDFORSK8_DV_B = case_when(NORDFORSK8_DV_B == 1 ~ 1,
NORDFORSK8_DV_B == 2 ~ 2,
NORDFORSK8_DV_B == 3 ~ 3,
NORDFORSK8_DV_B == 4 ~ 4,
NORDFORSK8_DV_B== 5 ~ 5,
NORDFORSK8_DV_B== 6 ~ 6,
NORDFORSK8_DV_B== 7 ~ 7
),
NORDFORSK8_DV_C = case_when(NORDFORSK8_DV_C == 1 ~ 1,
NORDFORSK8_DV_C == 2 ~ 2,
NORDFORSK8_DV_C == 3 ~ 3,
NORDFORSK8_DV_C == 4 ~ 4,
NORDFORSK8_DV_C == 5 ~ 5,
NORDFORSK8_DV_C == 6 ~ 6,
NORDFORSK8_DV_C == 7 ~ 7
),
AGE = case_when(AGE >5 ~ 1,
AGE == 5 ~ 2,
AGE == 4 ~ 3,
AGE == 3 ~ 4,
AGE == 2 ~ 5,
AGE == 1 ~ 6),
EDUCATION = case_when(EDUCATION %in% 1:2 ~ 1,
EDUCATION %in% 3:6 ~ 2,
EDUCATION %in% 7:8 ~ 3,
EDUCATION %in% 9:11 ~ 4),
LEFTRIGHT = case_when(LEFTRIGHT == 1 ~ 1,
LEFTRIGHT == 2 ~ 2,
LEFTRIGHT == 3 ~ 3,
LEFTRIGHT == 4 ~ 4,
LEFTRIGHT == 5 ~ 5,
LEFTRIGHT == 6 ~ 6,
LEFTRIGHT == 7 ~ 7,
LEFTRIGHT == 8 ~ 8,
LEFTRIGHT == 9 ~ 9,
LEFTRIGHT == 10 ~ 10,
LEFTRIGHT == 11 ~ 11)
)3.3 Sweden
3.3.1 Load data
3.3.2 Select variables
ds_pool <- ds %>% select(c(
NORDFORSK1_TACTIC1 = q269_incidenttyp,
NORDFORSK1_TARGET = q269_plats,
NORDFORSK1_CASUALTIES = q269_omkomna,
NORDFORSK1_TACTIC2 = q269_incidenten,
NORDFORSK1_ADJECTIVE = q269_ideologi,
NORDFORSK1_SUBJECTIVE = q269_subjekt,
NORDFORSK1_MOTIVATION = q269_motiv,
NORDFORSK1_DV_A = q270,
NORDFORSK1_DV_B_1 = q272_1,
NORDFORSK1_DV_B_2 = q272_2,
NORDFORSK1_DV_B_3 = q272_3,
NORDFORSK1_DV_B_4 = q272_4,
NORDFORSK1_DV_B_5 = q272_5,
NORDFORSK1_DV_B_6 = q272_6,
NORDFORSK1_DV_B_7 = q272_7,
NORDFORSK2_OBJECT = q274_hot,
NORDFORSK2_TENSE = q274_tempus,
NORDFORSK2_DV = q274,
NORDFORSK3 = q276,
NORDFORSK4 = q278,
NORDFORSK5 = q280,
NORDFORSK6_1 = q282_1,
NORDFORSK6_2 = q282_2,
NORDFORSK6_3 = q282_3,
NORDFORSK6_4 = q282_4,
NORDFORSK6_5 = q282_5,
NORDFORSK6_6 = q282_6,
NORDFORSK7_EVENT = q284_kristyp,
NORDFORSK7_DV = q284,
NORDFORSK8_PRE = q286,
NORDFORSK8_TREAT = q288,
NORDFORSK8_DV_A = q290,
NORDFORSK8_DV_B = q292,
NORDFORSK8_DV_C = q294,
SEX = sex,
AGE = age6,
EDUCATION = edu_mp36,
LEFTRIGHT = lrpown_mp36)
) %>%
mutate(ResponseId = seq(1, 1293, 1),
ResponseId = as.character(ResponseId),
NORDFORSK8_TREAT = as_numeric(NORDFORSK8_TREAT),
NORDFORSK5 = as_numeric(NORDFORSK5)
)3.3.3 Standardise values
ds_pool <- ds_pool %>% mutate(NORDFORSK1_TACTIC1 = case_when(NORDFORSK1_TACTIC1 == 'En protest' ~ 1,
NORDFORSK1_TACTIC1 == 'Ett sabotage' ~ 2,
NORDFORSK1_TACTIC1 == 'Ett gisslantagande' ~ 3,
NORDFORSK1_TACTIC1 == 'En skjutning' ~ 4,
NORDFORSK1_TACTIC1 == 'En bombning' ~ 5),
NORDFORSK1_TARGET = case_when(NORDFORSK1_TARGET == 'på en militäranläggning' ~ 1,
NORDFORSK1_TARGET == 'på en polisstation' ~ 2,
NORDFORSK1_TARGET == 'i en skola' ~ 3,
NORDFORSK1_TARGET == 'i en kyrka' ~ 4,
NORDFORSK1_TARGET == 'i en moské' ~ 5,
NORDFORSK1_TARGET == 'i en synagoga' ~ 6),
NORDFORSK1_CASUALTIES = case_when(NORDFORSK1_CASUALTIES == 'Ingen' ~ 1,
NORDFORSK1_CASUALTIES == 'En person' ~ 2,
NORDFORSK1_CASUALTIES == 'Två personer' ~ 3,
NORDFORSK1_CASUALTIES == 'Tio personer' ~ 4),
NORDFORSK1_TACTIC2 = case_when(NORDFORSK1_TACTIC2 == 'protesten' ~ 1,
NORDFORSK1_TACTIC2 == 'sabotaget' ~ 2,
NORDFORSK1_TACTIC2 == 'gisslantagningen' ~ 3,
NORDFORSK1_TACTIC2 == 'skjutningen' ~ 4,
NORDFORSK1_TACTIC2 == 'bombningen' ~ 5),
NORDFORSK1_ADJECTIVE = case_when(NORDFORSK1_ADJECTIVE == 'en' ~ 1,
NORDFORSK1_ADJECTIVE == 'en kristen' ~ 2,
NORDFORSK1_ADJECTIVE == 'en muslimsk' ~ 3,
NORDFORSK1_ADJECTIVE == 'en vänsterextrem' ~ 4,
NORDFORSK1_ADJECTIVE == 'en högerextrem' ~ 5),
NORDFORSK1_SUBJECTIVE = case_when(NORDFORSK1_SUBJECTIVE == 'organisation' ~ 1,
NORDFORSK1_SUBJECTIVE == 'grupp' ~ 2,
NORDFORSK1_SUBJECTIVE == 'individ' ~ 3,
NORDFORSK1_SUBJECTIVE == 'psykiskt sjuk individ' ~ 4),
NORDFORSK1_MOTIVATION = case_when(NORDFORSK1_MOTIVATION == 'att det inte fanns något tydligt motiv bakom händelsen' ~ 1,
NORDFORSK1_MOTIVATION == 'att händelsen utfördes med målet att förändra regeringens politik' ~ 2,
NORDFORSK1_MOTIVATION == 'att händelsen var motiverad utifrån hat gentemot målet' ~ 3),
NORDFORSK1_DV_A = case_when(NORDFORSK1_DV_A == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_A == 2 ~ 2),
NORDFORSK1_DV_B_1 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_1 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_1 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_2 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_2 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_2 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_3 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_3 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_3 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_4 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_4 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_4 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_5 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_5 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_5 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_6 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_6 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_6 == 7 ~ 7),
NORDFORSK1_DV_B_7 = case_when(NORDFORSK1_DV_B_7 == 1 ~ 1,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 2 ~ 2,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 3 ~ 3,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 4 ~ 4,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 5 ~ 5,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 6 ~ 6,
NORDFORSK1_DV_B_7 == 7 ~ 7),
NORDFORSK2_OBJECT = case_when(NORDFORSK2_OBJECT == 'dig personligen' ~ 1,
NORDFORSK2_OBJECT == 'Sverige' ~ 2,
NORDFORSK2_OBJECT == 'Europa' ~ 3),
NORDFORSK2_TENSE = case_when(NORDFORSK2_TENSE == 'idag' ~ 1,
NORDFORSK2_TENSE == 'i framtiden' ~ 2),
NORDFORSK2_DV = case_when(NORDFORSK2_DV == 1 ~ 1,
NORDFORSK2_DV == 2 ~ 2,
NORDFORSK2_DV == 3 ~ 3,
NORDFORSK2_DV == 4 ~ 4,
NORDFORSK2_DV == 5 ~ 5),
NORDFORSK3 = case_when(NORDFORSK3 == 1 ~ 1,
NORDFORSK3 == 2 ~ 2,
NORDFORSK3 == 3 ~ 3,
NORDFORSK3 == 4 ~ 4,
NORDFORSK3 == 5 ~ 5,
NORDFORSK3 == 6 ~ 6,
NORDFORSK3 == 7 ~ 7),
NORDFORSK4 = case_when(NORDFORSK4 == 1 ~ 1,
NORDFORSK4 == 2 ~ 2,
NORDFORSK4 == 3 ~ 3,
NORDFORSK4 == 4 ~ 4,
NORDFORSK4 == 5 ~ 5),
NORDFORSK5 = case_when(NORDFORSK5 == 1 ~ 41,
NORDFORSK5 == 2 ~ 42,
NORDFORSK5 == 3 ~ 43,
NORDFORSK5 == 4 ~ 44,
NORDFORSK5 == 5 ~ 45,
NORDFORSK5 == 6 ~ 46,
NORDFORSK5 == 7 ~ 47,
NORDFORSK5 == 8 ~ 48,
NORDFORSK5 == 10 ~49,
NORDFORSK5 == 11 ~ 50),
NORDFORSK6_1 = case_when(NORDFORSK6_1 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_1 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_1 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_1 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_1 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_1 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_1 == 7 ~ 7),
NORDFORSK6_2 = case_when(NORDFORSK6_2 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_2 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_2 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_2 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_2 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_2 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_2 == 7 ~ 7),
NORDFORSK6_3 = case_when(NORDFORSK6_3 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_3 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_3 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_3 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_3 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_3 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_3 == 7 ~ 7),
NORDFORSK6_4 = case_when(NORDFORSK6_4 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_4 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_4 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_4 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_4 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_4 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_4 == 7 ~ 7),
NORDFORSK6_5 = case_when(NORDFORSK6_5 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_5 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_5 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_5 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_5 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_5 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_5 == 7 ~ 7),
NORDFORSK6_6 = case_when(NORDFORSK6_6 == 1 ~ 1,
NORDFORSK6_6 == 2 ~ 2,
NORDFORSK6_6 == 3 ~ 3,
NORDFORSK6_6 == 4 ~ 4,
NORDFORSK6_6 == 5 ~ 5,
NORDFORSK6_6 == 6 ~ 6,
NORDFORSK6_6 == 7 ~ 7),
NORDFORSK7_EVENT = case_when(NORDFORSK7_EVENT == 'naturkatastrofer' ~ 1,
NORDFORSK7_EVENT == 'terrorattacker' ~ 2),
NORDFORSK7_DV = case_when(NORDFORSK7_DV == 1 ~ 1,
NORDFORSK7_DV == 2 ~ 2,
NORDFORSK7_DV == 3 ~ 3,
NORDFORSK7_DV == 4 ~ 4,
NORDFORSK7_DV == 5 ~ 5,
NORDFORSK7_DV == 6 ~ 6,
NORDFORSK7_DV == 7 ~ 7),
NORDFORSK8_PRE = case_when(NORDFORSK8_PRE == 1 ~ 1,
NORDFORSK8_PRE == 2 ~ 2,
NORDFORSK8_PRE == 3 ~ 3,
NORDFORSK8_PRE == 4 ~ 4,
NORDFORSK8_PRE == 5 ~ 5),
NORDFORSK8_TREAT = case_when(NORDFORSK8_TREAT == 1 ~ 1,
NORDFORSK8_TREAT == 0 ~ 2),
NORDFORSK8_DV_A = case_when(NORDFORSK8_DV_A == 1 ~ 1,
NORDFORSK8_DV_A == 2 ~ 2,
NORDFORSK8_DV_A == 3 ~ 3,
NORDFORSK8_DV_A == 4 ~ 4,
NORDFORSK8_DV_A == 5 ~ 5,
NORDFORSK8_DV_A == 6 ~ 6,
NORDFORSK8_DV_A == 7 ~ 7),
NORDFORSK8_DV_B = case_when(NORDFORSK8_DV_B == 1 ~ 1,
NORDFORSK8_DV_B == 2 ~ 2,
NORDFORSK8_DV_B == 3 ~ 3,
NORDFORSK8_DV_B == 4 ~ 4,
NORDFORSK8_DV_B== 5 ~ 5,
NORDFORSK8_DV_B == 6 ~ 6,
NORDFORSK8_DV_B == 7 ~ 7),
NORDFORSK8_DV_C = case_when(NORDFORSK8_DV_C == 1 ~ 1,
NORDFORSK8_DV_C == 2 ~ 2,
NORDFORSK8_DV_C == 3 ~ 3,
NORDFORSK8_DV_C == 4 ~ 4,
NORDFORSK8_DV_C == 5 ~ 5,
NORDFORSK8_DV_C == 6 ~ 6,
NORDFORSK8_DV_C == 7 ~ 7),
EDUCATION = case_when(EDUCATION %in% 1:2 ~ 1,
EDUCATION %in% 3:6 ~ 2,
EDUCATION == 7 ~ 3,
EDUCATION %in% 8:9 ~ 4),
LEFTRIGHT = case_when(LEFTRIGHT == 0 ~ 1,
LEFTRIGHT == 1 ~ 2,
LEFTRIGHT == 2 ~ 3,
LEFTRIGHT == 3 ~ 4,
LEFTRIGHT == 4 ~ 5,
LEFTRIGHT == 5 ~ 6,
LEFTRIGHT == 6 ~ 7,
LEFTRIGHT == 7 ~ 8,
LEFTRIGHT == 8 ~ 9,
LEFTRIGHT == 9 ~ 10,
LEFTRIGHT == 10 ~ 11)
) 3.4 Bind data sets
3.5 Set value labels
# Set labels for the pooled data set
d_pool <- d_pool %>% set_labels(Country, labels = c('Iceland' = 1,
'Norway' = 2,
'Sweden' = 3)) %>%
set_labels(NORDFORSK1_TACTIC1, labels = c('protest' = 1,
'sabotage' = 2,
'hostage taking' = 3,
'shooting' = 4,
'bombing' =5)) %>%
set_labels(NORDFORSK1_TARGET, labels = c('a military facility' = 1,
'a police station' = 2,
'a school' = 3,
'a church' = 4,
'a mosque' = 5,
'a synagogue' = 6)) %>%
set_labels(NORDFORSK1_CASUALTIES, labels = c('No one' = 1,
'One person' = 2,
'Two people' = 3,
'Ten people' = 4)) %>%
set_labels(NORDFORSK1_TACTIC2, labels = c('the protest' = 1,
'the sabotage' = 2,
'the hostage taking' = 3,
'the shooting' = 4,
'the bombing' =5)) %>%
set_labels(NORDFORSK1_ADJECTIVE, labels = c('one' = 1,
'one Christian' = 2,
'one Muslim' = 3,
'one left-wing extremist' = 4,
'one right-wing extremist' = 5)) %>%
set_labels(NORDFORSK1_SUBJECTIVE, labels = c('organisation' = 1,
'group' = 2,
'individual' = 3,
'mentally ill individual' = 4)) %>%
set_labels(NORDFORSK1_MOTIVATION, labels = c('there was no clear motivation behind the incident' = 1,
'the incident was carried out with the aim of changing government policy' = 2,
'the motivation behind the incident came from a hatred towards the target' = 3)) %>%
set_labels(NORDFORSK1_DV_A, labels = c('Yes, this is terrorism' = 1,
'No, this is not terrorism' = 2)) %>%
set_labels(NORDFORSK1_DV_B_1, labels = c('Strongly agree' = 1,
'Agree' = 2,
'Agree somewhat' = 3,
'Neither agree nor disagree' = 4,
'Disagree somewhat' = 5,
'Disagree' = 6,
'Strongly disagree' = 7)) %>%
set_labels(NORDFORSK1_DV_B_2, labels = c('Strongly agree' = 1,
'Agree' = 2,
'Agree somewhat' = 3,
'Neither agree nor disagree' = 4,
'Disagree somewhat' = 5,
'Disagree' = 6,
'Strongly disagree' = 7)) %>%
set_labels(NORDFORSK1_DV_B_3, labels = c('Strongly agree' = 1,
'Agree' = 2,
'Agree somewhat' = 3,
'Neither agree nor disagree' = 4,
'Disagree somewhat' = 5,
'Disagree' = 6,
'Strongly disagree' = 7)) %>%
set_labels(NORDFORSK1_DV_B_4, labels = c('Strongly agree' = 1,
'Agree' = 2,
'Agree somewhat' = 3,
'Neither agree nor disagree' = 4,
'Disagree somewhat' = 5,
'Disagree' = 6,
'Strongly disagree' = 7)) %>%
set_labels(NORDFORSK1_DV_B_5, labels = c('Strongly agree' = 1,
'Agree' = 2,
'Agree somewhat' = 3,
'Neither agree nor disagree' = 4,
'Disagree somewhat' = 5,
'Disagree' = 6,
'Strongly disagree' = 7)) %>%
set_labels(NORDFORSK1_DV_B_6, labels = c('Strongly agree' = 1,
'Agree' = 2,
'Agree somewhat' = 3,
'Neither agree nor disagree' = 4,
'Disagree somewhat' = 5,
'Disagree' = 6,
'Strongly disagree' = 7)) %>%
set_labels(NORDFORSK1_DV_B_7, labels = c('Strongly agree' = 1,
'Agree' = 2,
'Agree somewhat' = 3,
'Neither agree nor disagree' = 4,
'Disagree somewhat' = 5,
'Disagree' = 6,
'Strongly disagree' = 7)) %>%
set_labels(NORDFORSK2_OBJECT, labels = c('you personally' = 1,
'[country]' = 2,
'Europe' = 3)) %>%
set_labels(NORDFORSK2_TENSE, labels = c('today' = 1,
'in the future' = 2)) %>%
set_labels(NORDFORSK2_DV, labels = c('Very serious' = 1,
'Serious' = 2,
'Somewhat serious' = 3,
'Not very serious' = 4,
'Not a threat' = 5)) %>%
set_labels(NORDFORSK3, labels = c('Strongly agree' = 1,
'Agree' = 2,
'Agree somewhat' = 3,
'Neither agree nor disagree' = 4,
'Disagree somewhat' = 5,
'Disagree' = 6,
'Strongly disagree' = 7)) %>%
set_labels(NORDFORSK4, labels = c('Very important' = 1,
'Important' = 2,
'Somewhat important' = 3,
'Slightly important' = 4,
'Not important at all' = 5)) %>%
set_labels(NORDFORSK5, labels = c('Progress Party (Iceland)'= 1,
'Reform Party (Iceland)' = 2,
'Independence Party (Iceland)' = 3,
'The Peoples Party (Iceland)' = 4,
'The Pirate Party (Iceland)' = 5,
'Social Democrats (Iceland)' = 6,
'Left-Green Party (Iceland)' = 7,
'The Center Party (Iceland)' = 8,
'Other (Iceland)' = 9,
'None (Iceland)' = 10,
'The Labour Party (Norway)'= 21,
'The Progress Party (Norway)' = 22,
'The Conservative Party (Norway)' = 23,
'The Socialist Left Party (Norway)' = 24,
'The Centre Party (Norway)' = 25,
'The Christian Democrats (Norway)' = 26,
'The Liberal Party (Norway)' = 27,
'The Red Party (Norway)' = 28,
'The Green Party (Norway)' = 29,
'Other (Norway)' = 30,
'None (Norway)' = 31,
'The Social Democrats (Sweden)'= 41,
'The Sweden Democrats (Sweden)' = 42,
'The Moderates (Sweden)' = 43,
'The Left Party (Sweden)' = 44,
'The Centre Party (Sweden)' = 45,
'The Christian Democrats (Sweden)' = 46,
'The Liberal Party (Sweden)' = 47,
'The Green Party (Sweden)' = 48,
'Other (Sweden)' = 49,
'None (Sweden)' = 50
)
) %>%
set_labels(NORDFORSK6_1, labels = c('Extremely good' = 1,
'Very good' = 2,
'Somewhat good' = 3,
'Neither good nor bad' = 4,
'Somewhat bad' = 5,
'Very bad' = 6,
'Extremely bad' = 7)) %>%
set_labels(NORDFORSK6_2, labels = c('Extremely good' = 1,
'Very good' = 2,
'Somewhat good' = 3,
'Neither good nor bad' = 4,
'Somewhat bad' = 5,
'Very bad' = 6,
'Extremely bad' = 7)) %>%
set_labels(NORDFORSK6_3, labels = c('Extremely good' = 1,
'Very good' = 2,
'Somewhat good' = 3,
'Neither good nor bad' = 4,
'Somewhat bad' = 5,
'Very bad' = 6,
'Extremely bad' = 7)) %>%
set_labels(NORDFORSK6_4, labels = c('Extremely good' = 1,
'Very good' = 2,
'Somewhat good' = 3,
'Neither good nor bad' = 4,
'Somewhat bad' = 5,
'Very bad' = 6,
'Extremely bad' = 7)) %>%
set_labels(NORDFORSK6_5, labels = c('Extremely good' = 1,
'Very good' = 2,
'Somewhat good' = 3,
'Neither good nor bad' = 4,
'Somewhat bad' = 5,
'Very bad' = 6,
'Extremely bad' = 7)) %>%
set_labels(NORDFORSK6_6, labels = c('Extremely good' = 1,
'Very good' = 2,
'Somewhat good' = 3,
'Neither good nor bad' = 4,
'Somewhat bad' = 5,
'Very bad' = 6,
'Extremely bad' = 7)) %>%
set_labels(NORDFORSK7_EVENT, labels = c('natural disasters' = 1,
'terrorist attack' = 2)) %>%
set_labels(NORDFORSK7_DV, labels = c('I support it very strongly' = 1,
'I support it strongly' = 2,
'I support it somewhat' = 3,
'I neither support it nor oppose it' = 4,
'I oppose it somewhat' = 5,
'I oppose it strongly' = 6,
'I oppose it very strongly' = 7)) %>%
set_labels(NORDFORSK8_PRE, labels = c('It led to a lot more terrorism' = 1,
'It led to somewhat more terrorism' = 2,
'It did not lead to any more or any less terrorism' = 3,
'It led to less terrorism' = 4,
'It led to a lot less terrorism' = 5)) %>%
set_labels(NORDFORSK8_TREAT, labels = c('For your information, the researchers who analysed the correlation between immigration from Muslim countries and terrorism' = 1,
'No information' = 2)) %>%
set_labels(NORDFORSK8_DV_A, labels = c('Increase greatly' = 1,
'Increase' = 2,
'Increase somewhat' = 3,
'Neither increase nor decrease' = 4,
'Decrease somewhat' = 5,
'Decrease' = 6,
'Decrease greatly' = 7)) %>%
set_labels(NORDFORSK8_DV_B, labels = c('Receive many more' = 1,
'Receive more' = 2,
'Receive a few more' = 3,
'Neither receive any more nor any less' = 4,
'Receive a few less' = 5,
'Receive fewer' = 6,
'Receive many fewer' = 7)) %>%
set_labels(NORDFORSK8_DV_C, labels = c('Strongly agree' = 1,
'Agree' = 2,
'Agree somewhat' = 3,
'Neither agree nor disagree' = 4,
'Disagree somewhat' = 5,
'Disagree' = 6,
'Strongly disagree' = 7)) %>%
set_labels(AGE, labels = c('Under 30' = 1,
'30-39' = 2,
'40-49' = 3,
'50-59' = 4,
'60-69' = 5,
'70 or older' = 6)) %>%
set_labels(SEX, labels = c('Male' = 1,
'Female' = 2)) %>%
set_labels(EDUCATION, labels = c('Not completed high school' = 1,
'Completed high school' = 2,
'Completed Bachelor level, College/University' = 3 ,
'Completed Master level, College/University' = 4)) %>%
set_labels(LEFTRIGHT, labels = c('0 Left' = 1,
'1' = 2,
'2' = 3,
'3' = 4,
'4' = 5,
'5' = 6,
'6' = 7,
'7' = 8,
'8' = 9,
'9' = 10,
'10 Right' = 11))3.5.1 Set variable lables
d_pool <- d_pool %>% var_labels(ResponseId = 'Response ID',
NORDFORSK1_TACTIC1 = 'Randomly, uniformly assigned treatment variable',
NORDFORSK1_TARGET = 'Randomly, uniformly assigned treatment variable',
NORDFORSK1_CASUALTIES = 'Randomly, uniformly assigned treatment variable',
NORDFORSK1_TACTIC2 = 'Randomly, uniformly assigned treatment variable',
NORDFORSK1_ADJECTIVE = 'Randomly, uniformly assigned treatment variable',
NORDFORSK1_SUBJECTIVE = 'Randomly, uniformly assigned treatment variable',
NORDFORSK1_MOTIVATION = 'Randomly, uniformly assigned treatment variable',
NORDFORSK1_DV_A = "Terrorism experiment: Is the event a terrorist act.",
NORDFORSK1_DV_B_1 = "Agree/disagree: Authorities may: Detain indefinitely without trial." ,
NORDFORSK1_DV_B_2 = "Agree/disagree: Authorities may: Wire tap phone calls.",
NORDFORSK1_DV_B_3 = "Agree/disagree: Authorities may: Stop and search people on the street.",
NORDFORSK1_DV_B_4 = "Agree/disagree: Authorities may: Monitor emails and internet communication.",
NORDFORSK1_DV_B_5 = "Agree/disagree: Authorities may: Monitor/bug rooms.",
NORDFORSK1_DV_B_6 = "Agree/disagree: Authorities may: Cordon off parts of the city.",
NORDFORSK1_DV_B_7 = "Agree/disagree: Authorities may: Let armed police or the army patrol the streets.",
NORDFORSK2_OBJECT = 'Randomly, uniformly assigned treatment variable',
NORDFORSK2_TENSE = 'Randomly, uniformly assigned treatment variable',
NORDFORSK2_DV = "How great threat is terrorism for [you/Europe][today/in the future]",
NORDFORSK3 = "Agree/disagree: Preserving safety should limit individual freedoms." ,
NORDFORSK4 = "How important are counter-terrorist measures for you." ,
NORDFORSK5 = "Which political party do you think has the best policies aimed at combating terrorist attacks in Iceland?",
NORDFORSK6_1 = "How capable of handling terrorist attacks: International organizations.",
NORDFORSK6_2 = "How capable of handling terrorist attacks: National authorities.",
NORDFORSK6_3 = "How capable of handling terrorist attacks: Local authorities." ,
NORDFORSK6_4 = "How capable of handling terrorist attacks: Police." ,
NORDFORSK6_5 = "How capable of handling terrorist attacks: Voluntary organizations." ,
NORDFORSK6_6 = "How capable of handling terrorist attacks: The individual citizen.",
NORDFORSK7_EVENT = 'Randomly, uniformly assigned treatment variable',
NORDFORSK7_DV = "For/against: [~€10 million in country currency] per life saved on measures to limit damages from [natural disasters/terrorist attacks]." ,
NORDFORSK8_PRE = "How has immigration from muslim countries affected the risk of terrorist attacks in the receiving countries.",
NORDFORSK8_TREAT = 'Randomly, uniformly assigned treatment variable',
NORDFORSK8_DV_A = "Will the risk of terrorist attacks in [country] increase if we accept more refugees from muslim countries.",
NORDFORSK8_DV_B = "Should [country] accept more of fewer refugees than today?" ,
NORDFORSK8_DV_C = "Agree/disagree: [Country] should reduce the share of refugees with muslim backgrounds.",
Country = 'Country of data collection',
SEX= "Sex",
AGE = "Age categories",
EDUCATION = 'Harmonized education variable',
LEFTRIGHT = 'Self-placement on political left-right scale')3.6 Write data files
save(d_pool, file = 'nordforsk-pooled.RData') # as R data
rio::export(d_pool, "nordforsk-pooled.rds") # to R data structure file
#haven::write_sav(d_pool, 'nordforsk-pooled1.sav') # to SPSS file using haven package
rio::export(d_pool, 'nordforsk-pooled.sav') # to SPSS file using rio package
#haven::write_dta(d_pool, 'nordforsk-pooled1.dta') # to Stata file using haven package
rio::export(d_pool, 'nordforsk-pooled.dta') # to Stata file using rio package