頻數(shù)統(tǒng)計(jì)
?mytable<-with(Arthritis, table(Improved))? ?#生成簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)表
?mytable
Improved
? None? Some Marked
? ? 42? ? 14? ? 28
prop.table(mytable)? ? #將頻數(shù)簡(jiǎn)化為比例值
Improved
? ? None? ? ? Some? ? Marked
0.5000000 0.1666667 0.3333333
prop.table(mytable)*100 #將頻數(shù)轉(zhuǎn)化為百分比
Improved
? ? None? ? Some? Marked
50.00000 16.66667 33.33333
二維列聯(lián)表
基本量使用
?mytable<- xtabs(~ Treatment+Improved, data=Arthritis)? ? #對(duì)于二維列聯(lián)表，定義mytable<- table(A, B),其中纱扭，A是行變量证舟，B是列變量；
? ?#mytable<- xtabs(~A+B, data=mytable),其中，data是一個(gè)矩陣或者一個(gè)數(shù)據(jù)框，一般將交叉分類的變量寫在公式的右側(cè)（~的右方），
?mytable
? ? ? ? Improved
Treatment None Some Marked
? Placebo? 29? ? 7? ? ? 7
? Treated? 13? ? 7? ? 21
prop.table(mytable, 1)? ??#生成比例颅围，其中“1”表示table()語句中的第一個(gè)變量
? ? ? ? Improved
Treatment? ? ? None? ? ? Some? ? Marked
? Placebo 0.6744186 0.1627907 0.1627907
? Treated 0.3170732 0.1707317 0.5121951
#結(jié)果表明：接受藥物治療并且給予治療的，有51.22%的患者是有改善的哺眯。
?margin.table(mytable, 2)? ?#生成邊際頻率谷浅，其中“2”表示table()語句中的第二個(gè)變量
Improved
? None? Some Marked
? ? 42? ? 14? ? 28
prop.table(mytable)? ??#各單元格所占比例可用如下語句獲取
? ? ? ? Improved
Treatment? ? ? None? ? ? Some? ? Marked
? Placebo 0.34523810 0.08333333 0.08333333
? Treated 0.15476190 0.08333333 0.25000000
?addmargins(mytable)? ?#為表格添加邊際和
? ? ? ? Improved
Treatment None Some Marked Sum
? Placebo? 29? ? 7? ? ? 7? 43
? Treated? 13? ? 7? ? 21? 41
? Sum? ? ? 42? 14? ? 28? 84
?addmargins(prop.table(mytable))
? ? ? ? Improved
Treatment? ? ? None? ? ? Some? ? Marked? ? ? ? Sum
? Placebo 0.34523810 0.08333333 0.08333333 0.51190476
? Treated 0.15476190 0.08333333 0.25000000 0.48809524
? Sum? ? 0.50000000 0.16666667 0.33333333 1.00000000
?addmargins(prop.table(mytable, 1), 2)? ??#默認(rèn)行為表中所有的變量創(chuàng)建邊際和
? ? ? ? Improved
Treatment? ? ? None? ? ? Some? ? Marked? ? ? Sum
? Placebo 0.6744186 0.1627907 0.1627907 1.0000000
? Treated 0.3170732 0.1707317 0.5121951 1.0000000
?addmargins(prop.table(mytable, 2), 1)
? ? ? ? Improved
Treatment? ? ? None? ? ? Some? ? Marked
? Placebo 0.6904762 0.5000000 0.2500000
? Treated 0.3095238 0.5000000 0.7500000
? Sum? ? 1.0000000 1.0000000 1.0000000
使用CrossTable生成二維列聯(lián)表
?install.packages("gmodels")
library(gmodels)
CrossTable(Arthritis$Treatment,? Arthritis$Improved)
從圖中可以看到：每一個(gè)數(shù)據(jù)單元表格含有統(tǒng)計(jì)量有：數(shù)量扒俯、卡方檢驗(yàn)值奶卓、橫縱比例以及總比例等值。
多維列聯(lián)表
> mytable <- xtabs(~ Treatment+Sex+Improved, data=Arthritis)
> mytable
, , Improved = None
? ? ? ? Sex
Treatment Female Male
? Placebo? ? 19? 10
? Treated? ? ? 6? ? 7
, , Improved = Some
? ? ? ? Sex
Treatment Female Male
? Placebo? ? ? 7? ? 0
? Treated? ? ? 5? ? 2
, , Improved = Marked
? ? ? ? Sex
Treatment Female Male
? Placebo? ? ? 6? ? 1
? Treated? ? 16? ? 5
#這一部分主要是對(duì)相關(guān)的頻數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析
> ftable(mytable)
? ? ? ? ? ? ? ? Improved None Some Marked
Treatment Sex? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Placebo? Female? ? ? ? ? ? 19? ? 7? ? ? 6
? ? ? ? ? Male? ? ? ? ? ? ? 10? ? 0? ? ? 1
Treated? Female? ? ? ? ? ? 6? ? 5? ? 16
? ? ? ? ? Male? ? ? ? ? ? ? 7? ? 2? ? ? 5
#主要體現(xiàn)的是ftable()函數(shù)的好處撼玄，有助于直觀的瀏覽信息
> margin.table(mytable, 1)
Treatment
Placebo Treated
? ? 43? ? ? 41
#計(jì)算表中第一個(gè)變量treatment的和夺姑，比如placebo的為43，treated的為41
> margin.table(mytable, 2)
Sex
Female? Male
? ? 59? ? 25
#計(jì)算表中第二個(gè)變量性別的和掌猛，比如female的為59盏浙，male的為25
> margin.table(mytable, 3)
Improved
? None? Some Marked
? ? 42? ? 14? ? 28
#計(jì)算表中第三個(gè)變量improved的和，比如none為42荔茬，some為14废膘，marked為28
> margin.table(mytable, c(1,3))
? ? ? ? Improved
Treatment None Some Marked
? Placebo? 29? ? 7? ? ? 7
? Treated? 13? ? 7? ? 21
#計(jì)算表中第一個(gè)變量treatment和第三個(gè)標(biāo)量improved交際的和，比如placebo（給藥）*marked（顯著治療）的人為7個(gè)慕蔚；
> ftable(prop.table(mytable,c(1,2)))
? ? ? ? ? ? ? ? Improved? ? ? None? ? ? Some? ? Marked
Treatment Sex? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Placebo? Female? ? ? ? ? 0.59375000 0.21875000 0.18750000
? ? ? ? ? Male? ? ? ? ? ? 0.90909091 0.00000000 0.09090909
Treated? Female? ? ? ? ? 0.22222222 0.18518519 0.59259259
? ? ? ? ? Male? ? ? ? ? ? 0.50000000 0.14285714 0.35714286
#按照交互的類別丐黄，算出所占的比率
> ftable(addmargins(prop.table(mytable,c(1,2)),3))
? ? ? ? ? ? ? ? Improved? ? ? None? ? ? Some? ? Marked? ? ? ? Sum
Treatment Sex? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Placebo? Female? ? ? ? ? 0.59375000 0.21875000 0.18750000 1.00000000
? ? ? ? ? Male? ? ? ? ? ? 0.90909091 0.00000000 0.09090909 1.00000000
Treated? Female? ? ? ? ? 0.22222222 0.18518519 0.59259259 1.00000000
? ? ? ? ? Male? ? ? ? ? ? 0.50000000 0.14285714 0.35714286 1.00000000
#按照交互的類別，算出所占的比率孔飒，并算出邊際和
> ftable(addmargins(prop.table(mytable,c(1,2)),3))*100
? ? ? ? ? ? ? ? Improved? ? ? None? ? ? Some? ? Marked? ? ? ? Sum
Treatment Sex? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Placebo? Female? ? ? ? ? 59.375000? 21.875000? 18.750000 100.000000
? ? ? ? ? Male? ? ? ? ? ? 90.909091? 0.000000? 9.090909 100.000000
Treated? Female? ? ? ? ? 22.222222? 18.518519? 59.259259 100.000000
? ? ? ? ? Male? ? ? ? ? ? 50.000000? 14.285714? 35.714286 100.000000
#按照交互的類別灌闺，算出所占的比率（百分比）艰争，并算出邊際和
好了，我的小伙伴們桂对，今天就先到這兒吧甩卓，下期見！O(∩_∩)O哈哈~
