Come calcolare il rango percentile in r (2 esempi)

Il rango percentile di un valore ci indica la percentuale di valori in un set di dati il cui rango è uguale o inferiore a un determinato valore.

È possibile utilizzare i seguenti metodi per calcolare il rango percentile in R:

Metodo 1: calcolare la classificazione percentile per il set di dati

 library (dplyr)

df %>%
  mutate(percent_rank = rank(x)/length(x))

Metodo 2: calcolare la classificazione percentile per gruppo

 library (dplyr)

df %>%
  group_by(group_var) %>%
  mutate(percent_rank = rank(x)/length(x))

I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con il seguente frame di dati:

 #create data frame
df <- data. frame (team=rep(c('A', 'B'), each= 7 ),
                 points=c(2, 5, 5, 7, 9, 13, 15, 17, 22, 24, 30, 31, 38, 39))

#view data frame
df

   team points
1 TO 2
2 to 5
3 to 5
4 to 7
5 to 9
6 to 13
7 to 15
8 B 17
9 B 22
10 B 24
11 B 30
12 B 31
13 B 38
14 B 39

Esempio 1: calcolare la classificazione percentile per il set di dati

Il codice seguente mostra come utilizzare le funzioni del pacchetto dplyr in R per calcolare il rango percentile di ciascun valore nella colonna dei punti:

 library (dplyr)

#calculate percentile rank of points values
df %>%
  mutate(percent_rank = rank(points)/length(points))

   team points percent_rank
1 to 2 0.07142857
2 to 5 0.17857143
3 to 5 0.17857143
4 A 7 0.28571429
5 A 9 0.35714286
6 A 13 0.42857143
7 A 15 0.50000000
8 B 17 0.57142857
9 B 22 0.64285714
10 B 24 0.71428571
11 B 30 0.78571429
12 B 31 0.85714286
13 B 38 0.92857143
14 B 39 1.00000000

Ecco come interpretare i valori nella colonna percent_rank :

• Il 7,14% dei valori in punti sono uguali o inferiori a 2.
• Il 17,86% dei valori in punti sono uguali o inferiori a 5.
• Il 28,57% dei valori in punti sono uguali o inferiori a 7.

E così via.

Esempio 2: calcolare la classificazione percentile per gruppo

Il codice seguente mostra come utilizzare le funzioni del pacchetto dplyr in R per calcolare il rango percentile di ciascun valore nella colonna dei punti, raggruppati per squadra:

 library (dplyr)

#calculate percentile rank of points values grouped by team
df %>%
  group_by(team) %>%
  mutate(percent_rank = rank(points)/length(points))

# A tibble: 14 x 3
# Groups: team [2]
   team points percent_rank
             
 1 to 2 0.143
 2 to 5 0.357
 3 to 5 0.357
 4 to 7 0.571
 5 to 9 0.714
 6 to 13 0.857
 7 to 15 1    
 8 B 17 0.143
 9 B 22 0.286
10 B 24 0.429
11 B 30 0.571
12 B 31 0.714
13 B 38 0.857
14 B 39 1

Ecco come interpretare i valori nella colonna percent_rank :

• Il 14,3% dei valori in punti della squadra A sono uguali o inferiori a 2.
• Il 35,7% dei valori in punti della squadra A sono uguali o inferiori a 5.
• Il 57,1% dei valori in punti della squadra A sono pari o inferiori a 7.

E così via.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attività comuni in R:

Come calcolare i percentili in R
Come calcolare i quartili in R
Come calcolare i quantili per gruppo in R