在這一期我們將要學習如何針對分類變量數據創建頻率表和列聯表，并且在此基礎之上進行獨立性檢驗、關聯度測量以及相關數據的可視化。

創建頻率表和列聯表

R語言提供了許多方法來創建頻率表和列聯表，在這里我們主要介紹三種常用的函數，它們雖有各自的特點，但大同小異，大家在學習中能細細體會出來。

1. 函數table()

#首先自己創建訓練數據(這里的數據是隨手編寫的，不具有科學性)

#所有的數據都是分類變量(這里選擇的是二分類變量)

#建立2維頻率表

A

B

C

mydata

attach(mydata) #固定目標數據集

mytable

mytable # 輸出表格

margin.table(mytable, 1) # 對每一行的數據求和

margin.table(mytable, 2) # 對每一列的數據求和

prop.table(mytable) # 計算每一格數據占總數的比例

prop.table(mytable, 1) # 以行為單位，計算其中每個變量的占比，每行求和為1

prop.table(mytable, 2) # 以列為單位，計算其中每個變量的占比，每列求和為1

當然table()函數也可以生成高維的數據表(3個及以上的變量)，不過這時候使用ftable()函數可能會得到更好的展示效果。

# 創建3維頻數表

mytable

table(A,B,C)

ftable(A,B,C)

從上述結果來看，確實是ftable()函數最后輸出的效果更好。

這里需要注意一點，table()函數在生成表格的時候會默認去除NA值，如果想要保留NA,則需要添加參數exclude=NULL。如果在轉換成因子時想保留NA值，則需要使用如下方法：

newfactor

2. 函數xtabs()

在xtabs()函數里你可以使用公式來進行交叉制表：

# 構建3維頻數表

mytable

ftable(mytable) # 使用ftable()函數簡潔輸出3維表格

summary(mytable) # 獨立性檢驗(列聯表的卡方檢驗)

加入一個變量出現在了公式的左側，那么它就是一個計算好的頻數向量

# 例如

DF

xtabs(Freq ~ Gender + Admit, DF) #將不同類的頻數相加

3. 函數CrossTable()

CrossTable()是一個來自“gmodel”包的強大制表函數，它有很多功能選項，可以進行卡方檢驗，Fisher檢驗，McNemar檢驗，相關殘差項的計算以及數據標準化等等。但是由于這些功能我們也可以通過R的基本函數來實現，所以這里就不對CrossTable()這個函數進行過多講解，感興趣的朋友可以使用?CrossTable()自行了解和學習。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的rc列联表_R语言入门之频率表和列联表的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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