<\/p>\n
Een kruistabel<\/strong> (ook wel kruistabellen genoemd) is een soort tabel die de relatie tussen twee categorische variabelen samenvat.<\/span><\/p>\n Gelukkig is het eenvoudig om een kruistabel voor variabelen in R te maken met behulp van de draaitabelfunctie. Deze tutorial toont een voorbeeld van hoe u dit kunt doen.<\/span><\/p>\n Laten we zeggen dat we de volgende dataset hebben die informatie weergeeft over twintig verschillende productbestellingen, inclusief het type gekochte product en het land waarin het product is gekocht:<\/span><\/p>\n Om een kruistabel te maken, kunnen we eenvoudigweg de functie table()<\/strong> gebruiken en de product- en landvariabelen als argumenten opgeven:<\/span><\/p>\n We kunnen ook de functie addmargins()<\/strong> gebruiken om marges aan de tabel toe te voegen:<\/span><\/p>\n Zo interpreteert u de tabel:<\/span><\/p>\n Hoe u het gemiddelde kunt nemen over kolommen in R<\/a> Een kruistabel (ook wel kruistabellen genoemd) is een soort tabel die de relatie tussen twee categorische variabelen samenvat. Gelukkig is het eenvoudig om een kruistabel voor variabelen in R te maken met behulp van de draaitabelfunctie. Deze tutorial toont een voorbeeld van hoe u dit kunt doen. Voorbeeld: kruistabel in R Laten we zeggen dat […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1352","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n Voorbeeld: kruistabel in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create data<\/span>\ndf <- data.frame(order_num = 1:20,\n product= rep<\/span> (c(' TV<\/span> ', ' Radio<\/span> ', ' Computer<\/span> '), times<\/span> =c(9, 6, 5)),\n country= rep<\/span> (c(' A<\/span> ', ' B<\/span> ', ' C<\/span> ', ' D<\/span> '), times<\/span> =5))\n\n#view data\n<\/span>df\n\n order_num product country\n1 1 TV A\n2 2 TV B\n3 3 TV C\n4 4 TV D\n5 5 TV A\n6 6 TV B\n7 7 TV C\n8 8 TV D\n9 9 TV A\n10 10 Radio B\n11 11 Radio C\n12 12 Radio D\n13 13 Radio A\n14 14 Radio B\n15 15 Radio C\n16 16 Computer D\n17 17 Computer A\n18 18 Computer B\n19 19 Computer C\n20 20 Computer D<\/strong><\/pre>\n #create contingency table<\/span>\ntable <- table(df$product, df$country)\n\n#view contingency table\n<\/span>table\n\n ABCD\n Computer 1 1 1 2\n Radio 1 2 2 1\n TV 3 2 2 2\n<\/strong><\/pre>\n #add margins to contingency table<\/span>\ntable_w_margins <- addmargins(table)\n\n#view contingency table\n<\/span>table_w_margins\n\n ABCD Sum\n Computer 1 1 1 2 5\n Radio 1 2 2 1 6\n TV 3 2 2 2 9\n Sum 5 5 5 5 20\n<\/strong><\/pre>\n\n
Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe specifieke kolommen in R op te tellen<\/a>
Hoe het gemiddelde van meerdere kolommen in R te berekenen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"