R で度数表を作成する方法 (例付き)

度数表は、さまざまなカテゴリの度数を表示する表です。このタイプのテーブルは、データセット内の値の分布を理解するのに特に役立ちます。

このチュートリアルでは、次のデータ フレームを使用して R で度数表を作成する方法について説明します。

 #make this example reproducible
set.seed(0)

#create data frame 
df <- data.frame(store= rep (c(' A ', ' B ', ' C '), each = 3 ),
                 sales= round (runif(9, 2, 6), 0 ),
                 returns= round (runif(9, 1, 3), 0 ))

#view data frame 
df

  store sales returns
1 to 6 2
2 to 3 1
3 to 3 1
4 B 4 1
5 B 6 2
6 B 3 2
7 C 6 3
8 C 6 2
9 C 5 2

Rの一方向度数表

次のコードは、変数storeに対して R で一元度数テーブルを作成する方法を示しています。

 #calculate frequency of each store
table(df$store)

ABC
3 3 3 

この表は簡単に次のことを示しています。

• Store A はデータ フレーム内に 3 回出現します。
• ストア B はデータ フレーム内に 3 回出現します。
• Store C はデータ フレーム内に 3 回出現します。

R の双方向度数表

次のコードは、R で店舗変数と販売変数の双方向度数テーブルを作成する方法を示しています。

 #calculate two-way frequency table
table(df$store, df$sales)

    3 4 5 6
  A 2 0 0 1
  B 1 1 0 1
  C 0 0 1 2 

この表から次のことがわかります。

• 店舗 A では、2 つの異なる機会に 3 回のセールがありました。
• 店舗 A では 4 回の販売が 0 回ありました。
• 店舗 A では 5 回の販売が 0 回ありました。
• ストア A は 1 回の販売で 1 件の販売を行いました。

等々。

R の 3 元度数表

次のコードは、データ フレーム内の 3 つの変数の 3 元度数表を作成する方法を示しています。

 #calculate three-way frequency table
table(df$store, df$sales, df$returns)

, , = 1

   
    3 4 5 6
  A 2 0 0 0
  B 0 1 0 0
  C 0 0 0 0

, , = 2

   
    3 4 5 6
  A 0 0 0 1
  B 1 0 0 1
  C 0 0 1 1

, , = 3

   
    3 4 5 6
  A 0 0 0 0
  B 0 0 0 0
  C 0 0 0 1 

最初のテーブルは、返品数が 1 の場合の店舗別の合計売上高を示します。2 番目のテーブルは、返品数が 2 の場合の店舗別の合計売上高を示します。そして 3 番目のテーブルは、返品数が 2 の場合の店舗別の合計売上高を示します。返品数が 3 になったときに保存します。

R はさらに高い次元の度数表 (4 元度数表、5 元度数表など) を作成できますが、高次元では出力が非常に大きくなる可能性があることに注意してください。

実際には、単方向および双方向の度数表が最もよく使用されます。

追加リソース

Rでテーブルを作成する方法
R でカイ二乗独立性検定を実行する方法
R でカイ二乗適合度検定を実行する方法