我是靠谱客的博主 体贴大船,这篇文章主要介绍频数表和列联表的使用,现在分享给大家,希望可以做个参考。

数据使用的是Kock&Edward(1988),一项风湿性关节炎新疗法的双盲临床试验的结果。

其中Treatment为治疗情况,表示为两种:Treated(用药治疗)、Placebo(安慰剂治疗),improved为改善情况,包括了无改善、一定程度改善和显著改善。

相关函数包括
table()
xtabs()
prop.table()
margin.table()
addmargins()
ftable()

相关实验操作
频数表创建、频数转化比例、二维列联表创建、生成边际频数和比例、添加以及创建边际和、三位列联表创建以及数据的一些处理。

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> #引入数据 > library(vcd) > head(Arthritis) ID Treatment Sex Age Improved 1 57 Treated Male 27 Some 2 46 Treated Male 29 None 3 77 Treated Male 30 None 4 17 Treated Male 32 Marked 5 36 Treated Male 46 Marked 6 23 Treated Male 58 Marked > #一维列联表 > mytable <- with(Arthritis,table(Improved)) > mytable Improved None Some Marked 42 14 28 > #转化为比例值 > prop.table(mytable) Improved None Some Marked 0.5000000 0.1666667 0.3333333 > #转为百分比 > > prop.table(mytable)*100 Improved None Some Marked 50.00000 16.66667 33.33333 > #二维列联表 > mytable1 <- xtabs(~ Treatment+Improved,data=Arthritis) > mytable1 Improved Treatment None Some Marked Placebo 29 7 7 Treated 13 7 21 > #行和与行比 > #安慰剂治疗和用药治疗边际频数 > margin.table(mytable1,1) Treatment Placebo Treated 43 41 > #安慰剂治疗和用药治疗比例 > prop.table(mytable1,1) Improved Treatment None Some Marked Placebo 0.6744186 0.1627907 0.1627907 Treated 0.3170732 0.1707317 0.5121951 > #列和与列比 > #安慰剂治疗和用药治疗边际频数 > margin.table(mytable1,2) Improved None Some Marked 42 14 28 > #安慰剂治疗和用药治疗比例 > prop.table(mytable1,2) Improved Treatment None Some Marked Placebo 0.6904762 0.5000000 0.2500000 Treated 0.3095238 0.5000000 0.7500000 > #各单元格所占比例 > prop.table(mytable1) Improved Treatment None Some Marked Placebo 0.34523810 0.08333333 0.08333333 Treated 0.15476190 0.08333333 0.25000000 > #添加边际和 > > addmargins(mytable1) Improved Treatment None Some Marked Sum Placebo 29 7 7 43 Treated 13 7 21 41 Sum 42 14 28 84 > addmargins(prop.table(mytable1)) 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 > #使用CrossTable生成二维列联表 > library(gmodels) > CrossTable(Arthritis$Treatment,Arthritis$Improved) Cell Contents |-------------------------| | N | | Chi-square contribution | | N / Row Total | | N / Col Total | | N / Table Total | |-------------------------| Total Observations in Table: 84 | Arthritis$Improved Arthritis$Treatment | None | Some | Marked | Row Total | --------------------|-----------|-----------|-----------|-----------| Placebo | 29 | 7 | 7 | 43 | | 2.616 | 0.004 | 3.752 | | | 0.674 | 0.163 | 0.163 | 0.512 | | 0.690 | 0.500 | 0.250 | | | 0.345 | 0.083 | 0.083 | | --------------------|-----------|-----------|-----------|-----------| Treated | 13 | 7 | 21 | 41 | | 2.744 | 0.004 | 3.935 | | | 0.317 | 0.171 | 0.512 | 0.488 | | 0.310 | 0.500 | 0.750 | | | 0.155 | 0.083 | 0.250 | | --------------------|-----------|-----------|-----------|-----------| Column Total | 42 | 14 | 28 | 84 | | 0.500 | 0.167 | 0.333 | | --------------------|-----------|-----------|-----------|-----------| > #三位列联表 > > mytable2 <- xtabs(~ Treatment+Sex+Improved,data = Arthritis) > mytable2 , , 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 > #三位列联表边际频数 > margin.table(mytable2,1) Treatment Placebo Treated 43 41 > margin.table(mytable2,2) Sex Female Male 59 25 > margin.table(mytable2,3) Improved None Some Marked 42 14 28 > #治疗情况和改善情况的边际频数 > margin.table(mytable2,c(1,3)) Improved Treatment None Some Marked Placebo 29 7 7 Treated 13 7 21 > #治疗情况和性别各类改善情况比例 > ftable(prop.table(mytable2,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 > ftable(prop.table(mytable2,c(1,2)),3) 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

最后

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