我們將著眼于類別型變量的頻數表和列聯表，以及相應的獨立性檢驗、相關性的

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度量、圖形化展示結果的方法還將連帶使用vcd包和gmodels包中的函數。

數據來自vcd包中的Arthritis數據集

library(vcd)

一維列聯表

可以使用table()函數生成簡單的頻數統計表

> mytables<-with(Arthritis,table(Improved))

> mytables

Improved

 None  Some Marked

  42   14   28

可以用prop.table()將這些頻數轉化為比例值

> prop.table(mytables)

Improved

   None    Some   Marked

0.5000000 0.1666667 0.3333333

或使用prop.table()*100轉化為百分比：

> prop.table(mytables)*100

Improved

  None   Some  Marked

50.00000 16.66667 33.33333

---

二維列聯表

對于二維列聯表，table()函數的使用格式為：

其中的A是行變量，B是列變量

table(A,B)

其中的mydata是一個矩陣或數據框

xtabs(~A+B,data=mydata)

> mytable <- xtabs(~ Treatment+Improved,data=Arthritis)

> mytables

Improved

 None  Some Marked

  42   14   28

你可以使用margin.table()和prop.table()函數分別生成邊際頻數和比例。行和與行比

例可以這樣計算：

> margin.table(mytable,1)

Treatment

Placebo Treated

   43    41

> margin.table(mytable,2)

Improved

 None  Some Marked

  42   14   28

下標1指代table()語句中的第一個變量,行變量
下標2指代table()語句中的第二個變量,列變量

---

各單元格所占比例可用如下語句獲取

> prop.table(mytable)

     Improved

Treatment    None    Some   Marked

 Placebo 0.34523810 0.08333333 0.08333333

 Treated 0.15476190 0.08333333 0.25000000

每個單元格比例加起來為1

> prop.table(mytable,1)

     Improved

Treatment    None    Some   Marked

 Placebo 0.6744186 0.1627907 0.1627907

 Treated 0.3170732 0.1707317 0.5121951

> prop.table(mytable,2)

     Improved

Treatment    None    Some   Marked

 Placebo 0.6904762 0.5000000 0.2500000

 Treated 0.3095238 0.5000000 0.7500000

計算每個行或者列占比，1為計算列，2為計算行
---

你可以使用addmargins()函數為這些表格添加邊際和

> addmargins(prop.table(mytable,2))

     Improved

Treatment    None    Some   Marked    Sum

 Placebo 0.6904762 0.5000000 0.2500000 1.4404762

 Treated 0.3095238 0.5000000 0.7500000 1.5595238

 Sum   1.0000000 1.0000000 1.0000000 3.0000000

> addmargins(prop.table(mytable,1))

     Improved

Treatment    None    Some   Marked    Sum

 Placebo 0.6744186 0.1627907 0.1627907 1.0000000

 Treated 0.3170732 0.1707317 0.5121951 1.0000000

 Sum   0.9914918 0.3335224 0.6749858 2.0000000

計算每個行或者列和

> addmargins(mytable)

     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

table()函數默認忽略缺失值（NA）。要在頻數統計中將NA視為一個有效的類別，請設

定參數useNA="ifany"。

-------

使用gmodels包中的CrossTable()函數是創建二維列聯表的第三種方法

。CrossTable()

函數仿照SAS中PROC FREQ或SPSS中CROSSTABS的形式生成二維列聯表

用CrossTable生成二維列聯表

> 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 |      |

--------------------|-----------|-----------|-----------|-----------|

CrossTable()函數有很多選項，可以做許多事情：計算（行、列、單元格）的百分比；指

定小數位數；進行卡方、Fisher和McNemar獨立性檢驗；計算期望和（皮爾遜、標準化、調整的

標準化）殘差；將缺失值作為一種有效值；進行行和列標題的標注；生成SAS或SPSS風格的輸出。

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文章標題：R語言筆記頻數表和列聯表-創新互聯
轉載源于：http://vcdvsql.cn/article30/cecppo.html

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