R语言中xtabs函数的用法

这篇文章将为大家详细讲解有关R语言中xtabs函数的用法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

今天在做一个列联表独立性检验的时候，总是无法处理好要求的数据类型，偶然的机会，看到了xtabs()函数，感觉很适合用来做列联表，适合将一列数据转换成列联表。

shifou <- c("yes","yes","no","no")xinbie <- c("nan","nv","nan","nv")freq <- c(34,38,28,50)(exer6_2 <- data.frame(shifou,xinbie,freq))(count22 <- xtabs(freq~.,data = exer6_2))#这个点表示shifou + xinbie,这个和lm()用法差不多assocstats(count22)

运行过程与结果如下：

> shifou <- c("yes","yes","no","no")#是否逃课> xinbie <- c("nan","nv","nan","nv")#性别> freq <- c(34,38,28,50)> (exer6_2 <- data.frame(shifou,xinbie,freq))#“nan”表示男，“nv”表示女，yes表示逃课，no表示不逃课 shifou xinbie freq1  yes  nan  342  yes   nv  383   no  nan  284   no   nv  50> (count22 <- xtabs(freq~.,data = exer6_2))#这个数据表示性别与性别是否有关   xinbieshifou nan nv  no  28 50  yes 34 38> assocstats(count22)          X^2 df P(> X^2)Likelihood Ratio 1.9830 1 0.15908Pearson     1.9802 1 0.15937<br>#这个p值为0.15937大于0.05，表示与性别没有关系 Phi-Coefficient  : 0.115Contingency Coeff.: 0.114Cramer's V    : 0.115

接下来，创建一个更加难的数据集

(价格 <- rep(c("10万以下","10~20万","20~30万","30万以上"),each = 3))(地区 <- rep(c("东部","中部","西部"),each = 1,times = 4))(数量 <- c(20,40,40,50,60,50,30,20,20,40,20,10))(销售情况 <- data.frame(价格,地区,数量))(count2 <- xtabs(数量 ~ (价格 + 地区),data = 销售情况))

运算过程：

> (价格 <- rep(c("10万以下","10~20万","20~30万","30万以上"),each = 3)) [1] "10万以下" "10万以下" "10万以下" "10~20万" "10~20万" "10~20万" "20~30万" [8] "20~30万" "20~30万" "30万以上" "30万以上" "30万以上"> (地区 <- rep(c("东部","中部","西部"),each = 1,times = 4)) [1] "东部" "中部" "西部" "东部" "中部" "西部" "东部" "中部" "西部" "东部" "中部"[12] "西部"> (数量 <- c(20,40,40,50,60,50,30,20,20,40,20,10)) [1] 20 40 40 50 60 50 30 20 20 40 20 10> (销售情况 <- data.frame(价格,地区,数量))    价格 地区 数量1 10万以下 东部  202 10万以下 中部  403 10万以下 西部  404  10~20万 东部  505  10~20万 中部  606  10~20万 西部  507  20~30万 东部  308  20~30万 中部  209  20~30万 西部  2010 30万以上 东部  4011 30万以上 中部  2012 30万以上 西部  10> (count2 <- xtabs(数量 ~ (价格 + 地区),data = 销售情况))     地区价格    东部 西部 中部 10~20万  50  50  60 10万以下  20  40  40 20~30万  30  20  20 30万以上  40  10  20

可以看出这个count2也构成了这个列联表的形式，接下来，使用chisq.test()函数便可进行卡方检验

> chisq.test(count2)   Pearson's Chi-squared test data: count2X-squared = 29.991, df = 6, p-value = 3.946e-05

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