2016-09-11 10 views
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私はカテゴリー変数df $ Chainをレベル1,2,3および4に持っています。私は変数df $ Stateを持ち、レベル0、 1.私は国ごとの比率を示すテーブルを作りたいと思う。比率の標準偏差と2つの比率の等価性の検定のt統計量。Rテーブル出力を持つスタルマジャーまたは "特別な"要約統計情報

Iは

  0   1 
    1 0.4430380 0.4108761 
    2 0.1518987 0.2054381 
    3 0.2151899 0.2477341 
    4 0.1898734 0.1359517 

を与え、右方向に進む

table.1 <- prop.table(table(dfLong$CHAIN,dfLong$STATE), margin = 2) 

介し割合を生成することができます。

しかし、私は

stargazer(table.1, type = 'text') 

経由スターゲイザーにこのオブジェクトを与えるとき、それは

私はお互いに次の状態の範囲内の割合を取得できますか
0 1 NA 
----------- 
1 1 0 0.443 
2 2 0 0.152 
3 3 0 0.215 
4 4 0 0.190 
5 1 1 0.411 
6 2 1 0.205 
7 3 1 0.248 
8 4 1 0.136 
----------- 

に割合をスタックおよび標準誤差を追加とt統計?

これに対して、スタルマジャーは正しいツールですか?

答えて

2

あなたのデータを仮定し、prop.tableは、アイデアは「そのまま」matrixとしてtable.1ためclassを定義し、行列をプリントアウトするstargazerを指示することである

set.seed(123) 
dfLong <- data.frame(CHAIN = sample(1:4, 100, replace = TRUE), 
        STATE = sample(0:1, 100, replace = TRUE)) 
table.1 <- prop.table(table(dfLong$CHAIN,dfLong$STATE), margin = 2) 

です:

class(table.1) <- "matrix" 
stargazer(table.1, type = "text", summary = FALSE) 
# ============= 
#  0  1 
# ------------- 
# 1 0.180 0.340 
# 2 0.320 0.220 
# 3 0.220 0.180 
# 4 0.280 0.260 
# ------------- 

は、このアプローチを使用しますcbind他の関心量(標準誤差など)を元の行列に加え、stargazerを介して拡張行列を実行することができます。

+0

こんにちは、多くのありがとうございます。これに対してStargazerは一般的に適切なツールですか?私は実際に、この有名な論文で表2(776ページ)のようなものを見つけることを試みています:http://davidcard.berkeley.edu/papers/njmin-aer.pdf 例えば、あなたの解決策では、セ平均の下の鏡体で、正しい? – clog14

+3

これは 'stargazer'でも可能です。しかし、それがあなたの実際の質問であれば、新しい質問を開き、あなたが念頭に置いているレイアウトについて具体的にお勧めします。 –

+0

@ cyrus-mohammadian、それはどういう意味ですか? – clog14

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