R语言的xtabs函数实例讲解

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 freq
1  yes  nan  34
2  yes   nv  38
3   no  nan  28
4   no   nv  50
> (count22 <- xtabs(freq~.,data = exer6_2))#这个数据表示性别与性别是否有关
   xinbie
shifou nan nv
  no  28 50
  yes 34 38
> assocstats(count22)
          X^2 df P(> X^2)
Likelihood Ratio 1.9830 1 0.15908
Pearson     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  : 0.115
Contingency Coeff.: 0.114
Cramer'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  20
2 10万以下 中部  40
3 10万以下 西部  40
4  10~20万 东部  50
5  10~20万 中部  60
6  10~20万 西部  50
7  20~30万 东部  30
8  20~30万 中部  20
9  20~30万 西部  20
10 30万以上 东部  40
11 30万以上 中部  20
12 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: count2
X-squared = 29.991, df = 6, p-value = 3.946e-05

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