P5.モックデータを作る・変数辞書を活用する

大切な自分のデータセットを扱うためにAIを使って下調べをするのは有用です。
まずは、AIに以下のようにお願いして、Mockデータを作ってもらってください。

RやPythonで使える、以下の条件を満たす欠損値なしのシミュレートデータセット（200行×22列）を作成してください。（csvが望ましい）

【条件】
q1〜q5：numeric型。特にq1〜q3はカテゴリ変数（q6〜q8）や順序変数（ｑ10-12）と関連があるように設計してください（有意差が出る項目があるとよい）。q4とq5はランダムでOKです。
q6〜q9：1〜4の値をとるfactor型（カテゴリ変数）
q10〜q12：0〜6の値をとるordered factor型（順序カテゴリ）
q13〜q17：0か1のbinary factor型（Yes/Noなど）
q18〜q19：character型（地域名）
q20：logical型（TRUE/FALSE）
q21：Date型（調査日などのイメージで2024）
q22：ID（1〜200の連番）

【留意いただきたい事項】
以下を参考に、それっぽいデータでつくってください。
Q1~17までは数字でインプットしてください。
Q1~Q3 は整数で（0-10）
Q4は整数で9-63
Q5は整数で5-20
q6 Gender（Male,Female）
q7 AgeGroup
q8 Education
q9 Employment
q10 HealthStatus
q11 StressLevel
q12 Happiness
q13 Smoke
q14 Alcohol
q15 Exercise
q16 Diet
q17 Sleep
q18 Nation（5カ国）
q19 City（24都市）
q20 Consent(5名を除いて全員TRUE)
q21 SurveyDate
q22 ID

【用途】
このデータは、箱ひげ図、ヒストグラム、t検定、ANOVA、group_by集計、日付処理、型変換の演習を安全に行うための実践的な練習データとして設計してください。実データを使わず、構造に慣れるための教材用です

上記のコードを叩くと、80％くらいの割合で、適切なモックデータ(CSV)を作ってくれると思います。
※自分が実際にする分析に近しいモックコードを作ってもらうように指示すると良い思います。
※作ってくれるまでプロンプトを練ってください。

次に以下のプロンプトを入力します。

では、このデータセットに適した、変数辞書をcsvで作成してください。
変数辞書は以下の項目でまとめてください。
variable,var_label,type,levels,labels

なお、Q1~5の変数名には、〇〇Scale的なそれっぽい変数ラベルを付けてください。

このプロンプトでは、ほとんど問題なく、変数辞書を作ってくれます。

３つめのプロンプトとして以下のように依頼する。

このCSV形式の変数辞書を読み込み、変数に応じて型変換を行うRコードを示してください。

このように依頼すると、モックデータでどのように変数辞書を読み込むかを教えてくれます。
きちんと動く確率は50％くらいかと思いますが、
どのようにループ文を書いたらよいかを学ぶことができるかと思います。

生成AIが作ったコードを参考にしながら、
（大切な）自分のデータにラベル（変数ラベル・値ラベル）をつけられるように学習してください。

　

　

　

（変数辞書の読み込みは確認できていませんし、ディフェンスコードが不足しているように見えますが）
少なくともデータセットに関しては、必要なものを吐き出してくれています。リンクURL。