Rのバグのように感じたので、質問です。

このようなデータベースがあったとします。

sex    <- c("F","F","F","M","M")
height <- c(159,163,178,172,165)
weight <- c(61,65,82,67,74)
sports <- c("1","2","0",NA,"2")
goal    <- c("1","1","0","0","0")
data_set <- data.frame(SEX=sex, HEIGHT=height, WEIGHT=weight,SPORTS=sports,GOAL=goal)
data_set

- SPORTS=2:毎週かなり運動している,1:少しは運動している,0:運動習慣がない,NA:無回答
- GOAL=1:goalした,0:goalできなかった

とします。

ifelse()を使って、「スポーツ習慣がある人」をまとめようとする（二値変数のfactorに）と、

data_set$SPORTS <- as.factor(ifelse(data_set$SPORTS=="2","1",data_set$SPORTS))
data_set$SPORTS

とすると、下のように順序だけでなくバラバラな数値があてがわれてしまっていました。

ID before after
1 1 2
2 2 1
3 0 1
4
5 2 1

となり、「かなり運動している人」がなぜか、「運動習慣がない」という分類になってしまいました。
しばらく気づかず、解析結果も大きく変わりました。
結構やってしまいがちな気がしました。

これはどのような理由で起こるのでしょうか？
as.factor()のlabel,level問題と同じような理由なのでしょうか？
こんな事が他にも起こっていたらと思うとゾッとしますが、使い慣れておられる方たちはこういったバグを避けるために何かされているのでしょうか？

ちなみに構造を見ると、
str(data_set$SPORTS)
Factor w/ 3 levels "0","1","2": 2 3 1 NA 3
str(ifelse(data_set$SPORTS=="2","1",data_set$SPORTS))
chr [1:5] "2" "1" "1" NA "1"
str(as.factor(ifelse(data_set$SPORTS=="2","1",data_set$SPORTS)))
Factor w/ 2 levels "1","2": 2 1 1 NA 1
となります。
ifelseが"1"をlevel=1と勘違いしているような印象でしたが、よくわかりませんでした。