[R语言统计]频数表

频数表在统计学中是一个非常基本并且重要的概念，我们这里就来讲解它的基本用法。

首先我们需要载入数据，并查看数据的基本信息

1. install.packages('vcd') #安装vcd包，其中有可以利用的数据Arthritis
2. library(vcd)
3. 载入需要的程辑包：grid
4. > head(Arthritis)#################################################
5. ID Treatment  Sex Age Improved
6. 1 57   Treated Male  27     Some
7. 2 46   Treated Male  29     None
8. 3 77   Treated Male  30     None
9. 4 17   Treated Male  32   Marked
10. 5 36   Treated Male  46   Marked
11. 6 23   Treated Male  58   Marked
12. > class(Arthritis)################################################
13. [1] "data.frame"
14. > summary(Arthritis)##############################################
15. ID          Treatment      Sex          Age          Improved
16. Min.   : 1.00   Placebo:43   Female:59   Min.   :23.00   None  :42
17. 1st Qu.:21.75   Treated:41   Male  :25   1st Qu.:46.00   Some  :14
18. Median :42.50                            Median :57.00   Marked:28
19. Mean   :42.50                            Mean   :53.36
20. 3rd Qu.:63.25                            3rd Qu.:63.00
21. Max.   :84.00                            Max.   :74.00

从结果中看以看出，Arthritis是一个data.frame结构的数据。其中ID和Age是numeric型的数据，其他三个都是factor型的数据。

创建一维列联表

1. > a<-table(Arthritis$Improved)#创建一维列联表
2. > class(a)                    #查看变量a的类型
3. [1] "table"
4. > a
5. None   Some Marked
6. 42     14     28

从结果中可以看出，就是如下的表格

None	Some	Marked
42	14	28

创建二维列联表

1. > b<-table(Arthritis$Sex,Arthritis$Improved)
2. > class(b)
3. [1] "table"
4. > b
5. None Some Marked
6. Female   25   12     22
7. Male     17    2      6

结果是如下表格

	None	Some	Marked
Female	25	12	22
Male	17	2	6

 我们还可以将一维列联表a和二维列联表b转化成百分比的形式

1. > prop.table(a)
2. None      Some    Marked
3. 0.5000000 0.1666667 0.3333333
4. > prop.table(b)
5. None       Some     Marked
6. Female 0.29761905 0.14285714 0.26190476
7. Male   0.20238095 0.02380952 0.07142857

给table添加边际和

1. > addmargins(a)####################################
2. None   Some Marked    Sum
3. 42     14     28     84
4. > addmargins(b)####################################
5. None Some Marked Sum
6. Female   25   12     22  59
7. Male     17    2      6  25
8. Sum      42   14     28  84
9. > addmargins(prop.table(a))#########################
10. None      Some    Marked       Sum
11. 0.5000000 0.1666667 0.3333333 1.0000000
12. > addmargins(prop.table(b))#########################
13. None       Some     Marked        Sum
14. Female 0.29761905 0.14285714 0.26190476 0.70238095
15. Male   0.20238095 0.02380952 0.07142857 0.29761905
16. Sum    0.50000000 0.16666667 0.33333333 1.00000000

只添加某个部分边际和

1. > addmargins(prop.table(b),1)
2. None       Some     Marked
3. Female 0.29761905 0.14285714 0.26190476
4. Male   0.20238095 0.02380952 0.07142857
5. Sum    0.50000000 0.16666667 0.33333333
6. > addmargins(prop.table(b),2)
7. None       Some     Marked        Sum
8. Female 0.29761905 0.14285714 0.26190476 0.70238095
9. Male   0.20238095 0.02380952 0.07142857 0.29761905