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

到此这篇关于R语言的xtabs函数实例讲解的文章就介绍到这了,更多相关R语言的xtabs函数内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！