具有多个项目的交叉表

Question

在 SPSS 中，使用因子（或值）作为表标题来创建具有多个变量的交叉表（相对）容易。因此，类似于以下内容（编造数据等）。 Q1、Q2 和 Q3 每个人的得分为 1、2 或 3。我只是将这些保留为数字，但它们可能是因素，似乎都无助于解决问题。

                        1 (very Often)   2 (Rarely)   3 (Never)
   Q1. Likes it           12              15             13
   Q2. Recommends it      22              11             10
   Q3. Used it            22              12             9

在 SPSS 中，人们甚至可以请求行、列或总百分比。

我已经尝试过 gmodels 中的 table()、ftable()、xtab()、CrossTable() 和 descr 中的 CrossTable()，但这些都不能处理（据我所知）多个变量；它们似乎主要处理一个变量与另一个变量的交叉，第三个变量创建层。

是否有一个包包含一些好的交叉表/表格示例，我可以用它来解决这个问题？我确信我错过了一些简单的东西，所以我很感谢你指出我错过了什么。也许我必须将每一行生成为单独的列表，然后创建一个数据框并打印该数据框？

更新：我现在在包 catspec 中发现了 ctab() ，它也走在正确的轨道上。有趣的是，R 没有与 SPSS 中的 Ctables 一致的等效项，它基本上是一个“制表”工具，就像用于调查研究的旧制表工具一样。 ctab() 正在尝试，并且是令人钦佩的第一步......但您仍然无法用它制作这个表（上面）。

Answer 1

修改前面的示例

library(Hmisc)
library(plyr)
dd <- data.frame(q1=sample(1:3, 20, replace=T),
 q2=sample(1:3, 20, replace=T), 
 q3=sample(1:3, 20, replace=T))  #fake data

cross <- ldply(describe(dd), function(x) x$values[1,])[-1]

rownames(cross) <- c("Q1. Likes it","Q2. Recommends it","Q3. Used it")
names(cross) <- c("1 (very Often)","2 (Rarely)","3 (Never)")

现在交叉看起来像这样

> cross
                  1 (very Often) 2 (Rarely) 3 (Never)
Q1. Likes it                   4         10         6
Q2. Recommends it              7          9         4
Q3. Used it                    6          4        10

Answer 2

根本问题是该数据不是整洁格式。当数据被重新调整为“长”形式时，交叉制表多个变量将会更容易。我们可以使用 tidyr 包中的 gather 来做到这一点。

重塑后，许多交叉表功能将起作用；我将使用 janitor 包中的 tabyl （因为 - 完全披露 - 我维护该包并为此目的构建了该函数）。

# Create reproducible sample data
set.seed(1)
possible_values <- c("1 (Very Often)", "2 (Rarely)", "3 (Never)")
some_values <- sample(possible_values, 100, replace = TRUE)
dat <- data.frame(Q1 = some_values[1:25], Q2 = some_values[26:50], 
                 Q3 = some_values[51:75], Q4 = some_values[76:100])

library(tidyr)
library(janitor)

dat %>%
  gather(question, response) %>% 
  tabyl(question, response)
#>   question 1 (Very Often) 2 (Rarely) 3 (Never)
#> 1       Q1              8          8         9
#> 2       Q2              4         11        10
#> 3       Q3              8         12         5
#> 4       Q4              7          7        11

从那里，您可以使用 janitor::adorn_percentages() 等函数进行格式化。

Answer 3

只需检查 Hadley Wickham 的 重塑包。
AFAIS，您需要包中的 cast 函数。

Answer 4

xtabs 有一个公式界面，需要一些练习才能习惯，但这是可以做到的。如果数据帧 df 中有数据，并且变量名为 ques 和 resp，则可以使用：

xtabs(~ques+resp,data=df)

例如：

> t1 <- rep(c("A","B","C"),5)
> t2 <- rpois(15,4)
> df <- data.frame(ques=t1,resp=t2)
> xtabs(~ques+resp,data=df)
     resp
names 2 3 4 5 6 7 9
    A 1 0 2 1 0 0 1
    B 1 0 0 2 1 1 0
    C 1 2 0 1 0 1 0

Answer 5

从 epiDisplay 查看 tableStack() 包。我想这可能就是您正在寻找的。

Answer 6

您可以使用自定义函数在多个表上使用 rbind() ，如下所示：

multitab <- function(...){
   tabs<-list(...)
   tablist<-lapply(tabs,table)
   bigtab<-t(sapply(tablist,rbind))
   bigtab } 

Answer 7

Hmisc 包具有 summary.formula 函数，可以按照您想要的方式执行某些操作。它非常灵活，因此请查看帮助页面的示例，但这里是您问题的应用程序：

library(Hmisc)
dd <- data.frame(Q1=sample(1:3, 20, replace=T), Q2=sample(1:3, 20, replace=T), 
                 Q3=sample(1:3, 20, replace=T))  #fake data
summary(~Q1+Q2+Q3, data=dd, fun=table)

这给出了以下结果：

 Descriptive Statistics  (N=20)

 +------+-------+
 |      |       |
 +------+-------+
 |Q1 : 1|25% (5)|
 +------+-------+
 |    2 |45% (9)|
 +------+-------+
 |    3 |30% (6)|
 +------+-------+
 |Q2 : 1|30% (6)|
 +------+-------+
 |    2 |35% (7)|
 +------+-------+
 |    3 |35% (7)|
 +------+-------+
 |Q3 : 1|35% (7)|
 +------+-------+
 |    2 |30% (6)|
 +------+-------+
 |    3 |35% (7)|
 +------+-------+

可能的值在行中给出，因为它具有针对不同变量的不同值集的灵活性。您也许可以使用函数参数（例如 method 和 fun）来获得另一个方向。