要了解差异有序因子和无序因子，最好通过使用带有TRUE和FALSE选项的有序参数来创建因子向量来理解它们。例如，如果我们有一个向量x，那么它可以作为factor（x，ordered = TRUE）和factor（x，ordered = FALSE）有序或无序。
x1<−factor(rep(LETTERS[1:5],4),ordered=TRUE) x1
输出结果
[1] A B C D E A B C D E A B C D E A B C D E Levels: A < B < C < D < E
x1<−factor(rep(LETTERS[1:5],4),ordered=FALSE) x1
输出结果
[1] A B C D E A B C D E A B C D E A B C D E Levels: A B C D E
x2<−factor(rep(letters[1:20],5),ordered=TRUE) x2
输出结果
[1] a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q [38] r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n [75] o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t 20 Levels: a < b < c < d < e < f < g < h < i < j < k < l < m < n < o < ... < t
x2<−factor(rep(letters[1:20],5),ordered=FALSE) x2
输出结果
[1] a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q [38] r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n [75] o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t Levels: a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t
x3<−factor(rep(c("Albania","Russia","Belarus"),20),ordered=TRUE)
x3输出结果
[1] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [10] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [19] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [28] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [37] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [46] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [55] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Levels: Albania < Belarus < Russia
x3<−factor(rep(c("Albania","Russia","Belarus"),20),ordered=FALSE)
x3输出结果
[1] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [10] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [19] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [28] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [37] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [46] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [55] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Levels: Albania Belarus Russia
x4<−factor(rep(c("A5","A1","A3","A4","A9","A5","A6"),20),ordered=TRUE)
x4输出结果
[1] A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 [1] A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 [26] A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 [51] A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 [76] A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 [101] A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 [126] A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 Levels: A1 < A3 lt; A4 lt; A5 lt; A6 lt; A9
x4<−factor(rep(c("A5","A1","A3","A4","A9","A5","A6"),20),ordered=FALSE)
x4输出结果
[1] A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 [26] A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 [51] A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 [76] A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 [101] A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 [126] A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 Levels: A1 A3 A4 A5 A6 A9
x5<−factor(rep(c("India75","USA15","China4","Chile78","France9","Croatia5","Sudan61"),20),ordered=TRUE)
x5输出结果
[1] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 [9] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 [17] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 [25] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 [33] France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 [41] Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 [49] Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 [57] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 [65] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 [73] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 [81] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 [89] France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 [97] Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 [105] Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 [113] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 [121] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 [129] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 [137] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 7 Levels: Chile78 < China4 < Croatia5 < France9 < India75 < ... < USA15
x5<−factor(rep(c("India75","USA15","China4","Chile78","France9","Croatia5","Sudan61"),20),ordered=FALSE)
x5输出结果
[1] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 [9] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 [17] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 [25] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 [33] France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 [41] Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 [49] Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 [57] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 [65] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 [73] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 [81] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 [89] France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 [97] Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 [105] Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 [113] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 [121] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 [129] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 [137] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 Levels: Chile78 China4 Croatia5 France9 India75 Sudan61 USA15