統計学では、データを検証する必要があることが多い.独立性検証またはCMH検証を行うには、テーブル形式に変更する必要がある場合があります.もしあなたが知っているなら、私は便利なチラシを整理します.

data.フレームからテーブルへの変換

基本的には、Rtextsf{R}Rでは、gmodelstextsf{gmodels}gmodelsパッケージがテーブルを詳細に表示するので、使用するのが望ましい.実験では、デフォルトのbasetextsf{base}base関数を使用します.次の表がある場合.

図ソース:Agresti、クラスタリングデータ分析
まず必要なセットメニューを呼んでください.

library(dplyr)
library(gmodels)

上記の表がある場合、data.frame\textsf{data.frame}data.フレーム関数でデータを取得します.フレーム形式で表現できます.

dp_df = data.frame(victim = c("W", "W", "W", "W", "B", "B", "B", "B"), 
           def=c("W", "W", "B", "B", "W", "W", "B", "B"),
           dp = c("Y", "N", "Y", "N", "Y", "N","Y", "N"),
           freq = c(53, 414, 11, 37, 0, 16, 4, 139))
      

観測値で整理したデータ.frame
しかし、観測値で記録されるデータはよく使われる.フレーム形式を使用する場合が多い.

tidy_dp_df = as.data.frame(lapply(dp_df, rep, dp_df$freq))[, 1:3]

tidy_dp_df %>% head()

観測値で整理したデータ.frame

観測値データ。フレームがあれば

3つの変数があるので、私たちは2×2×22\times 2\times 22×2×Tableが2個必要tabletextsf{table}table関数を使用すると、周辺テーブル(エッジテーブル)を簡単に表示できます.変数を直接書き込まない場合はdataです.フレームでは、最後の列変数が調整変数(control変数)を使用してテーブルを作成します.

table(tidy_dp_df) ### dp를 조절 변수로 하여 table을 만듬
table(tidy_dp_df$victim, tidy_dp_df$dp, tidy_dp_df$def) ### def를 조절 변수로 하여 table을 만듬

調整変数としてdefを使用してテーブルを作成します.

頻度のあるデータ。フレームがあれば

最初は周波数のあるデータでした.フレームワークは簡単だと思っていたが、tabletextsf{table}table関数は簡単には作成できなかった.代替案としてxtabstextsf{xtabs}xtabs関数を用いて周辺のフロート(枠線表)を簡単にチェックすることができる.表は数式形式で構成することができ、一般的には「周波数~変数1+変数2+調整変数」の形式である.

xtabs(freq ~ victim + dp + def, data=tidy_dp_df)

xtabs関数を使用してdefを調整変数としてテーブルを作成します.