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---
title: "CCES_clean"
author: "Zoe Meers"
date: "4/15/2017"
output: html_document
---
```{r}
#install.packages("haven")
library(haven)
library(tidyverse)
CCES2016 <- read_dta("~/Downloads/CCES2016_Common_FirstRelease.dta")
```
```{r}
CCES_clean <- CCES2016 %>%
select(V101, CC16_327, CC16_328, CC16_364, CC16_326, CC16_410a, votereg, birthyr, gender, educ, race, CC16_401, CC16_360)
```
```{r}
#renaming variables
CCES_clean<- rename(CCES_clean, "ID"=V101, "p-vote-yn"=CC16_327, "p-vote-who"=CC16_328,"intend-vote-16"=CC16_364, "2012-vote-who"=CC16_326,"vote-nov-who"=CC16_410a, "vote-nov-yn"=CC16_401, "party_id"=CC16_360)
```
```{r}
#calculating age of participants
CCES_clean <- mutate(CCES_clean, age=2017-birthyr)
```
```{r}
#getting rid of participants who are not reg'd to vote
CCES_clean <- filter(CCES_clean, votereg==1)
```
```{r}
#party_id
CCES_clean$party_id[CCES_clean$party_id== "1"] <- "ind"
CCES_clean$party_id[CCES_clean$party_id== "2"] <- "dem"
CCES_clean$party_id[CCES_clean$party_id== "3"] <- "rep"
```
```{r}
#vote-nov-yn
CCES_clean$"vote-nov-yn"[CCES_clean$"vote-nov-yn"== "5"] <- "yes"
CCES_clean$"vote-nov-yn"[CCES_clean$"vote-nov-yn"== "1"] <- "no"
CCES_clean$"vote-nov-yn"[CCES_clean$"vote-nov-yn"== "2"] <- "no"
CCES_clean$"vote-nov-yn"[CCES_clean$"vote-nov-yn"== "3"] <- "no"
CCES_clean$"vote-nov-yn"[CCES_clean$"vote-nov-yn"== "4"] <- "no"
```
```{r}
#vote-nov-who
CCES_clean$"vote-nov-who"[CCES_clean$"vote-nov-who"== "1"] <- "DJT"
CCES_clean$"vote-nov-who"[CCES_clean$"vote-nov-who"== "2"] <- "HRC"
CCES_clean$"vote-nov-who"[CCES_clean$"vote-nov-who"== "3"] <- "GJ"
CCES_clean$"vote-nov-who"[CCES_clean$"vote-nov-who"== "4"] <- "JS"
CCES_clean$"vote-nov-who"[CCES_clean$"vote-nov-who"== "5"] <- "EM"
```
```{r}
#2012-vote-who
CCES_clean$"2012-vote-who"[CCES_clean$"2012-vote-who"== "1"] <- "BO"
CCES_clean$"2012-vote-who"[CCES_clean$"2012-vote-who"== "2"] <- "MR"
CCES_clean$"2012-vote-who"[CCES_clean$"2012-vote-who"== "3"] <- "other"
```
```{r}
#intend-vote-16
CCES_clean$"intend-vote-16"[CCES_clean$"intend-vote-16"== "1"] <- "yes"
CCES_clean$"intend-vote-16"[CCES_clean$"intend-vote-16"== "2"] <- "probably"
CCES_clean$"intend-vote-16"[CCES_clean$"intend-vote-16"== "3"] <- "already voted"
CCES_clean$"intend-vote-16"[CCES_clean$"intend-vote-16"== "4"] <- "no"
CCES_clean$"intend-vote-16"[CCES_clean$"intend-vote-16"== "5"] <- "undecided"
```
```{r}
#p-vote-who
CCES_clean$"p-vote-who"[CCES_clean$"p-vote-who"== "1"] <- "HRC"
CCES_clean$"p-vote-who"[CCES_clean$"p-vote-who"== "2"] <- "BS"
CCES_clean$"p-vote-who"[CCES_clean$"p-vote-who"== "3"] <- "other dem"
CCES_clean$"p-vote-who"[CCES_clean$"p-vote-who"== "4"] <- "DJT"
CCES_clean$"p-vote-who"[CCES_clean$"p-vote-who"== "5"] <- "TC"
CCES_clean$"p-vote-who"[CCES_clean$"p-vote-who"== "6"] <- "JK"
CCES_clean$"p-vote-who"[CCES_clean$"p-vote-who"== "7"] <- "MR"
CCES_clean$"p-vote-who"[CCES_clean$"p-vote-who"== "8"] <- "other rep"
CCES_clean$"p-vote-who"[CCES_clean$"p-vote-who"== "9"] <- "independent"
```
```{r}
#p-vote-yn
CCES_clean$"p-vote-yn"[CCES_clean$"p-vote-yn"== "1"] <- "yes"
CCES_clean$"p-vote-yn"[CCES_clean$"p-vote-yn"== "2"] <- "no"
```
```{r}
#race
CCES_clean$"race"[CCES_clean$"race"== "1"] <- "white"
CCES_clean$"race"[CCES_clean$"race"== "2"] <- "black"
CCES_clean$"race"[CCES_clean$"race"== "3"] <- "latino"
CCES_clean$"race"[CCES_clean$"race"== "4"] <- "asian"
CCES_clean$"race"[CCES_clean$"race"== "5"] <- "native american"
CCES_clean$"race"[CCES_clean$"race"== "6"] <- "mixed race"
CCES_clean$"race"[CCES_clean$"race"== "8"] <- "middle eastern"
CCES_clean$"race"[CCES_clean$"race"== "7"] <- "other"
```
```{r}
#educ
CCES_clean$"educ"[CCES_clean$"educ"== "1"] <- "no HSD"
CCES_clean$"educ"[CCES_clean$"educ"== "2"] <- "HSG"
CCES_clean$"educ"[CCES_clean$"educ"== "3"] <- "some college"
CCES_clean$"educ"[CCES_clean$"educ"== "4"] <- "associates degree"
CCES_clean$"educ"[CCES_clean$"educ"== "5"] <- "college degree"
CCES_clean$"educ"[CCES_clean$"educ"== "6"] <- "graduate degree"
```
```{r}
#gender
CCES_clean$"gender"[CCES_clean$"gender"== "1"] <- "male"
CCES_clean$"gender"[CCES_clean$"gender"== "2"] <- "female"
```
```{r}
#votereg
CCES_clean$"votereg"[CCES_clean$"votereg"== "1"] <- "yes"
CCES_clean$"votereg"[CCES_clean$"votereg"== "2"] <- "no"
CCES_clean$"votereg"[CCES_clean$"votereg"== "3"] <- "dk"
```
```{r}
write.csv(CCES_clean, "CCES_clean.csv")
```