R比例表包含所有N種方法？

我知道這很容易在SAS中完成，但我似乎無法弄清楚如何在R中完成這項工作。所以，我試圖用所有n路創建一個多路比例表。我的意思是 -R比例表包含所有N種方法？

我知道如何讓這樣的事情（這是一個由爲例）：

prop_table<-as.data.frame(prop.table(table(df$Variable1,df$Variable2),1)) 
view(prop_table) 

    VariableA VariableB Freq 
    x1   y1  0.5 
    x2   y1  0.75 
    x1   y2  0.5 
    x2   y2  0.25

但我還想比例單向......這樣的事情：

VariableA VariableB Freq 
x1     0.2 
x2     0.8 
x1   y1  0.5 
x2   y1  0.75 
x1   y2  0.5 
x2   y2  0.25

有沒有辦法做到這一點，而無需單獨創建1路，2路，...，N路表和追加他們呢？

來源

2017-04-05 psj

我不知道任何內置的函數可以爲你做所有的組合，但是你自己編寫的代碼不是太多。這裏有這樣的功能

nprop.table <- function(x) { 
    tbls <- Map(function(n) {do.call("table", list(bquote(x[,1:.(n), drop=FALSE]), 
     dnn=bquote(names(x)[1:.(n)])))}, ncol(df):1) 
    props <- Map(function(x) as.data.frame(prop.table(x,if(length(dim(x))>1){1} else {numeric(0)})), tbls) 
    dplyr::bind_rows(props) 
}

我們可以

df <- expand.grid(Variable1=c("x1","x2"), Variable2=c("y1","y2"))[rep(1:4, c(10,60,10,20)),] 
nprop.table(df) 
# Variable1 Variable2 Freq 
# 1  x1  y1 0.50 
# 2  x2  y1 0.75 
# 3  x1  y2 0.50 
# 4  x2  y2 0.25 
# 5  x1  <NA> 0.20 
# 6  x2  <NA> 0.80

運行它，它使用您在傳遞data.frame的所有列。所以，如果你有三列，它應該仍然工作

nsamp <- function(x, n) sample(x, n, replace=T) 
df <- data.frame(Var1=nsamp(letters[1:3], 50), 
    Var2=nsamp(letters[4:6], 50), 
    Var3=nsamp(letters[7:8], 50)) 
nprop.table(df)

來源

2017-04-05 22:12:44 MrFlick

你的函數的偉大工程。然而，我有點玩弄代碼，因爲當我有兩個以上的變量時，比例並不是我想要的......它顯示的比例總數是第一個變量的每種情況 – psj

似乎與你在例子中展示的一致。我不清楚你想要什麼。 – MrFlick

是的，它與我的例子一致，因爲我的例子是雙向的，但我意識到它與2個以上的變量有點不同。例如，讓我們saty我也有Variable3可能的值z1和z2。我希望x1-y1-z1和x1-y1-z2的比例總和等於1.現在你的函數給出了總數與x1的情況下的比例，而不管變量2是什麼。 – psj

我覺得這讓你最那裏的方式：

library(janitor) 
library(dplyr) # for the %>% pipe 
mtcars %>% 
    crosstab(cyl, am) %>% 
    adorn_crosstab(denom = "row", show_totals = TRUE) 

#>  cyl   0   1 
#> 1  4 27.3% (3) 72.7% (8) 
#> 2  6 57.1% (4) 42.9% (3) 
#> 3  8 85.7% (12) 14.3% (2) 
#> 4 Total 59.4% (19) 40.6% (13)

要讓它進入你的兩列的表格，您可以使用添加一行調用從tidyr gather：

library(tidyr) 
mtcars %>% 
    crosstab(cyl, am) %>% 
    adorn_crosstab(denom = "row", show_totals = TRUE) %>% 
    gather(am, proportion, -cyl) 
#>  cyl am proportion 
#> 1  4 0 27.3% (3) 
#> 2  6 0 57.1% (4) 
#> 3  8 0 85.7% (12) 
#> 4 Total 0 59.4% (19) 
#> 5  4 1 72.7% (8) 
#> 6  6 1 42.9% (3) 
#> 7  8 1 14.3% (2) 
#> 8 Total 1 40.6% (13)

來源

2017-04-06 15:10:07

R比例表包含所有N種方法？

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