多项交叉表

Question

在SPSS中，使用因素（或值）作为表头，创建具有多个变量的交叉表相对容易。因此，像以下内容一样（虚构的数据等）。每个人的Q1、Q2和Q3中都有1、2或3。我只是把它们留成数字，但它们可以是因子，没有任何因素似乎能够帮助解决问题。

                        1（非常经常）   2（很少）   3（从未）
   Q1. 喜欢它              12             15          13
   Q2. 推荐它              22             11          10
   Q3. 使用过它            22             12          9

在SPSS中，甚至可以请求行、列或总百分比。

我已经尝试了来自gmodels的table()、ftable()、xtab()和CrossTable()以及来自descr的CrossTable()，但没有一个可以处理（afaik）多个变量；它们大多似乎处理与另一个变量交叉的1个变量，而第3个创建层。

是否有一个包含一些良好的交叉表/表格示例的软件包，我可以用来弄清楚这个问题？我相信我错过了一些简单的东西，所以感谢您指出我错过的内容。也许我必须将每一行作为单独的列表生成，然后制作数据框并打印数据框？

更新：我现在已经发现了包catspec中的ctab()，这也是正确的方向。有趣的是，R没有与SPSS中的Ctables相对应的一致性等效工具，它基本上是一种类似于用于调查研究的旧制表工具的“制表”工具。ctab()正在尝试，并且是一个令人钦佩的第一步...但您仍然不能使用它创建此表（上面的表）。

- Michael Wexler

Answer 1

Hmisc包有summary.formula函数，可以做一些你想要的事情。它非常灵活，因此请查看帮助页面以获取示例，但这里是一个应用于你问题的例子:

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)

这将产生以下结果：

 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)|
 +------+-------+

可能的值以行形式给出，因为它具有不同变量的不同值集的灵活性。您可以尝试调整函数参数（如method和fun）来获取其他方向。

- Aniko

---

这是一个强大的函数；唯一的问题是缺乏对输出的控制。 - Michael Wexler

Answer 2

修改之前的例子

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)")

现在的交叉看起来像这样。

> 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

- Brani

Answer 3

根本问题在于这些数据不符合整洁数据格式，将多个变量交叉制表会更容易，当数据被重塑成“长”形式时。我们可以使用tidyr包中的gather来实现。

重塑后，许多交叉制表函数都可以使用；我将使用janitor包中的tabyl（因为 - 全部披露 - 我维护该包并为此目的构建了该功能）。

# 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

从那里开始，您可以使用函数进行格式化，例如janitor :: adorn_percentages()。

- Sam Firke

Answer 4

xtabs有一个公式接口，可能需要一些练习才能熟悉，但这是可以做到的。如果你的数据在一个数据框中df，并且你的变量被称为ques和resp，你可以使用：

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

- James

Answer 5

只需检查Hadley Wickham的reshape包即可。 据我所知，您需要从该包中使用cast函数。

- dotsbyname

Answer 6

请查看来自package的epiDisplay中的tableStack()。我认为这可能是您正在寻找的内容。

- deschampst

Answer 7

你可以使用自定义函数来在多个表格上使用 rbind()，类似于以下内容：

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

- Fojtasek

---

真实，但输出还有待改善。x <- c(1,3,1,3,1,3,1,3,4,4); y <- c(2,4,1,4,2,4,1,4,2,4); z <- c(3,5,2,5,3,5,2,5,3,5) multitab(x,y,z) [,1] [,2] [,3] [1,] 4 4 2 [2,] 2 3 5 [3,] 2 3 5但这是一个不错的开始... - Michael Wexler