R语言分类变量的统计描述
目录
一、一维列联表
二、二维列联表
三、多维列联表
上篇介绍了连续变量的统计描述的R语言相关函数，计算数值的相关统计指标。本文介绍分类变量的统计描述及如何在R语言中实现。
不同于连续变量，在统计分析中，分类变量的统计描述主要是汇总分类变量各类别例数及百分比。后续举例以R自带数据集mtcars为例。
一、一维列联表
1、table()函数
在对分类变量的统计描述中，table()函数是我们常用的一维列联表函数。
table(mtcars$cyl) 可以获取各类的频数。值得注意的是，如果想显示缺失数据，需要加上参数useNA="ifany"。
> table(mtcars$cyl)4 6 8
11 7 14> table(mtcars$am)0 1
19 13 2、prop.table()函数
prop.table(table(mtcars$cyl)) 可以获得各类占总体的频率。
> prop.table(table(mtcars$cyl))4 6 8
0.34375 0.21875 0.43750 > prop.table(table(mtcars$cyl))*100 #*100可以获得百分比4 6 8
34.375 21.875 43.750 二、二维列联表
1、table()函数
table(A,B) ,A是行变量，B是列变量；
由结果可知，am=0列，cyl=4、6、8的频数依次是3、4、12；am=1列，cyl=4、6、8频数依次是8、3、2。
> table(mtcars$cyl,mtcars$am)0 14 3 86 4 38 12 2> prop.table(table(mtcars$cyl,mtcars$am)) #各单元占总体百分比0 14 0.09375 0.250006 0.12500 0.093758 0.37500 0.06250> prop.table(table(mtcars$cyl,mtcars$am),1)#各单元占行百分比0 14 0.2727273 0.72727276 0.5714286 0.42857148 0.8571429 0.1428571
> prop.table(table(mtcars$cyl,mtcars$am),2)#各单元占列百分比0 14 0.1578947 0.61538466 0.2105263 0.23076928 0.6315789 0.15384622、xtabs()函数
表达式为：xtabs(~A+B,data=mydata)，结果同table()函数一致。求得各单元百分比用prop.table()函数。addmargins()函数可求边际和。
> xtabs(~cyl+am,data = mtcars)am
cyl 0 14 3 86 4 38 12 2> addmargins(xtabs(~cyl+am,data = mtcars)) #addmargins()函数可以求边际和am
cyl 0 1 Sum4 3 8 116 4 3 78 12 2 14Sum 19 13 323、CrossTable()函数
> library(gmodels)
> CrossTable(mtcars$cyl,mtcars$am)Cell Contents
|-------------------------|
| N |
| Chi-square contribution |
| N / Row Total |
| N / Col Total |
| N / Table Total |
|-------------------------|Total Observations in Table: 32 | mtcars$am mtcars$cyl | 0 | 1 | Row Total |
-------------|-----------|-----------|-----------|4 | 3 | 8 | 11 | | 1.909 | 2.790 | | | 0.273 | 0.727 | 0.344 | | 0.158 | 0.615 | | | 0.094 | 0.250 | |
-------------|-----------|-----------|-----------|6 | 4 | 3 | 7 | | 0.006 | 0.009 | | | 0.571 | 0.429 | 0.219 | | 0.211 | 0.231 | | | 0.125 | 0.094 | |
-------------|-----------|-----------|-----------|8 | 12 | 2 | 14 | | 1.636 | 2.391 | | | 0.857 | 0.143 | 0.438 | | 0.632 | 0.154 | | | 0.375 | 0.062 | |
-------------|-----------|-----------|-----------|
Column Total | 19 | 13 | 32 | | 0.594 | 0.406 | |
-------------|-----------|-----------|-----------|三、多维列联表
如果有三个及以上的分类变量进行交叉汇总频数，就要生成多维列联表。table()函数和xtabs()函数都可以基于三个或者更多的分类变量生成多维列联表。prop.table()、addmargins()函数都可以推广使用。
> table(mtcars$cyl,mtcars$am,mtcars$gear)
, , = 30 14 1 06 2 08 12 0, , = 40 14 2 66 2 28 0 0, , = 50 14 0 26 0 18 0 2> xtabs(~cyl+am+gear,data = mtcars)
, , gear = 3am
cyl 0 14 1 06 2 08 12 0, , gear = 4am
cyl 0 14 2 66 2 28 0 0, , gear = 5am
cyl 0 14 0 26 0 18 0 2R语言分类变量的统计描述相关推荐
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