<\/p>\n
Tabela kontyngencji<\/strong> (czasami nazywana \u201etabelami przestawnymi\u201d) to rodzaj tabeli podsumowuj\u0105cej relacje mi\u0119dzy dwiema zmiennymi kategorycznymi.<\/span><\/p>\n Na szcz\u0119\u015bcie \u0142atwo jest utworzy\u0107 tabel\u0119 kontyngencji dla zmiennych w R za pomoc\u0105 funkcji tabeli przestawnej. W tym samouczku pokazano przyk\u0142ad, jak to zrobi\u0107.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105cy zbi\u00f3r danych, kt\u00f3ry wy\u015bwietla informacje o 20 r\u00f3\u017cnych zam\u00f3wieniach produkt\u00f3w, w tym rodzaj zakupionego produktu oraz kraj, w kt\u00f3rym produkt zosta\u0142 zakupiony:<\/span><\/p>\n Aby utworzy\u0107 tabel\u0119 kontyngencji, mo\u017cemy po prostu u\u017cy\u0107 funkcji table()<\/strong> i poda\u0107 zmienne produktu i kraju jako argumenty:<\/span><\/p>\n Mo\u017cemy tak\u017ce u\u017cy\u0107 funkcji addmargins()<\/strong> , aby doda\u0107 marginesy do tabeli:<\/span><\/p>\n Oto jak interpretowa\u0107 tabel\u0119:<\/span><\/p>\n Jak u\u015brednia\u0107 kolumny w R<\/a> Tabela kontyngencji (czasami nazywana \u201etabelami przestawnymi\u201d) to rodzaj tabeli podsumowuj\u0105cej relacje mi\u0119dzy dwiema zmiennymi kategorycznymi. Na szcz\u0119\u015bcie \u0142atwo jest utworzy\u0107 tabel\u0119 kontyngencji dla zmiennych w R za pomoc\u0105 funkcji tabeli przestawnej. W tym samouczku pokazano przyk\u0142ad, jak to zrobi\u0107. Przyk\u0142ad: tabela kontyngencji w R Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105cy zbi\u00f3r danych, kt\u00f3ry wy\u015bwietla informacje o 20 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-1350","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n Przyk\u0142ad: tabela kontyngencji w 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
Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n
Jak sumowa\u0107 okre\u015blone kolumny w R<\/a>
Jak obliczy\u0107 \u015bredni\u0105 z wielu kolumn w R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"