R 语言笔记 频数表和列联表

我们将着眼于类别型变量的频数表和列联表，以及相应的独立性检验、相关性的

度量、图形化展示结果的方法还将连带使用vcd包和gmodels包中的函数。

数据来自vcd包中的Arthritis数据集

library(vcd)

一维列联表

可以使用table()函数生成简单的频数统计表

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

> mytables

Improved

  None   Some Marked 

    42     14     28 

可以用prop.table()将这些频数转化为比例值

> prop.table(mytables)

Improved

     None      Some    Marked 

0.5000000 0.1666667 0.3333333 

或使用prop.table()*100转化为百分比：

> prop.table(mytables)*100

Improved

    None     Some   Marked 

50.00000 16.66667 33.33333 

---

二维列联表

对于二维列联表，table()函数的使用格式为：

其中的A是行变量，B是列变量

table(A,B)

其中的mydata是一个矩阵或数据框

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()函数分别生成边际频数和比例。行和与行比

例可以这样计算：

> margin.table(mytable,1)

Treatment

Placebo Treated 

     43      41 

> margin.table(mytable,2)

Improved

  None   Some Marked 

    42     14     28 

下标1指代table()语句中的第一个变量,行变量
下标2指代table()语句中的第二个变量,列变量

---

各单元格所占比例可用如下语句获取

> prop.table(mytable)

         Improved

Treatment       None       Some     Marked

  Placebo 0.34523810 0.08333333 0.08333333

  Treated 0.15476190 0.08333333 0.25000000

每个单元格比例加起来为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

计算每个行或者列占比，1为计算列，2为计算行
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你可以使用addmargins()函数为这些表格添加边际和

> 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

计算每个行或者列和

> 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()函数默认忽略缺失值（NA）。要在频数统计中将NA视为一个有效的类别，请设

定参数useNA="ifany"。

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使用gmodels包中的CrossTable()函数是创建二维列联表的第三种方法

。CrossTable()

函数仿照SAS中PROC FREQ或SPSS中CROSSTABS的形式生成二维列联表

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 |           | 

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

CrossTable()函数有很多选项，可以做许多事情：计算（行、列、单元格）的百分比；指

定小数位数；进行卡方、Fisher和McNemar独立性检验；计算期望和（皮尔逊、标准化、调整的

标准化）残差；将缺失值作为一种有效值；进行行和列标题的标注；生成SAS或SPSS风格的输出。