これまで2つの定性的（カテゴリ）の変数を持つRクロス集計しか見ていませんでした。 1つの定性的な変数と1つの量的な変数に対してRを使用するクロス集計表の実際の例を見たいと思います。たとえば、品質格付け（Good、Fair、Poor）と価格（$ 10- $ 19、$ 20- $ 29、$ 30- $ 39）の関係を見たい場合、Rを使ってこれをどのように達成できますか？どんな助けもありがとう。定性的および定量的な変数を含むクロス集計R
ないスムーズなオプションが、一つは、あなたが独自のカテゴリを設定することができ、コードを調整することにより
# Construct dataframe
quality <- rep(c("Good", "Fair", "Poor"),4)
price <- c(10,11,12,13,14,17,19,125,25,22,21,22)
price.cat <- rep(NA, length(price))
data <- data.frame(quality, price, price.cat)
# Define new factor variable for certain price categories
for (i in 1:length(price.cat)){
# Category 0$-19$
if (data[i,"price"]<=19){
data[i, "price.cat"] <- "0-19"}
# Category 20$-29$
if (data[i,"price"]>=20 & data[i,"price"]<=29){
data[i, "price.cat"] <- "20-29"}
# Category 30$-125$
if (data[i,"price"]>=30 & data[i,"price"]<=125){
data[i, "price.cat"] <- "30-125"}
}
# Crosstabulate
table(data$quality, data$price.cat)
です。出力は次のようになります。
はこれが何をしたいですか？
ここでは、NAsでいっぱいになった新しい列を作成し、別の価格カテゴリに再コード化する方法があります。これらの新しいカテゴリは、品質評価変数に対してクロス集計されます。 –
ライオン - 詳細なコードをありがとう。はい。これはまさに私が探していたものです。出力を見せていただきありがとうございます。 – stat77
それを聞いてうれしいです。答えを正しいものとしてマークすることを忘れないでください。その後、他の人がヘルプを見つけやすくなります！ –
質問がわかりましたら、数値データをグループに要約したいと考えています。
Rでこれを行う方法はたくさんありますが、私のお気に入りはFSAパッケージの機能です。
その他の例は、R Handbook: Descriptive Statisticsのリンクにあります。動作します
間違いif(!require(FSA)){install.packages("FSA")}
Price = c(10,11,12,13,14,17,19,125,25,22,21,22)
Quality = rep(c("Good", "Fair", "Poor"),4)
Quality = factor(Quality,
order = c("Poor", "Good", "Fair"))
Data = data.frame(Price, Quality)
library(FSA)
Summarize(Price ~ Quality,
data=Data)
価格をカテゴリで提示した方法は、クロス集計サマリーのカテゴリとして扱うことができます。 –
ありがとうございます。しかし、私は価格と品質の2つの列を含むデータセットを持っています。価格は定量的です。私はRには新しく、$金額をどのようにグループ化してクロス集計を作成するのか見ています。どんな助けもありがとう。 – stat77