Найпростіший спосіб створити зведені таблиці в r
Найпростіший спосіб створити зведені таблиці в R — це використовувати функції describe() і describeBy() із бібліотеки psych .
library (psych) #create summary table describe(df) #create summary table, grouped by a specific variable describeBy(df, group=df$var_name)
Наступні приклади показують, як використовувати ці функції на практиці.
Приклад 1: Створення основної підсумкової таблиці
Припустимо, що ми маємо наступний кадр даних у R:
#create data frame df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'), points=c(15, 22, 29, 41, 30, 11, 19), rebounds=c(7, 8, 6, 6, 7, 9, 13), steals=c(1, 1, 2, 3, 5, 7, 5)) #view data frame df team points rebounds steals 1 to 15 7 1 2 A 22 8 1 3 B 29 6 2 4 B 41 6 3 5 C 30 7 5 6 C 11 9 7 7 C 19 13 5
Ми можемо використати функцію describe() , щоб створити зведену таблицю для кожної змінної у кадрі даних:
library (psych) #create summary table describe(df) vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis team* 1 7 2.14 0.90 2 2.14 1.48 1 3 2 -0.22 -1.90 points 2 7 23.86 10.24 22 23.86 10.38 11 41 30 0.33 -1.41 rebounds 3 7 8.00 2.45 7 8.00 1.48 6 13 7 1.05 -0.38 steals 4 7 3.43 2.30 3 3.43 2.97 1 7 6 0.25 -1.73 se team* 0.34 points 3.87 rebounds 0.93 steals 0.87
Ось як інтерпретувати кожне значення в результаті:
- vars : номер стовпця
- n : кількість дійсних випадків
- середнє : середнє значення
- median : середнє значення
- trimmed : скорочене середнє (за замовчуванням 10% спостережень видаляються на кожному кінці)
- mad : абсолютне середнє відхилення (від медіани)
- min : мінімальне значення
- max : максимальне значення
- діапазон : Діапазон значень (максимум – мінімум)
- перекіс : асиметрія
- ексцес : Сплощення
- se : стандартна помилка
Важливо відзначити, що будь-яка змінна із зірочкою (*) є категоріальною або логічною змінною, яка була перетворена в числову змінну зі значеннями, які представляють числовий порядок значень.
У нашому прикладі змінну «команда» було перетворено на числову змінну, тому ми не повинні тлумачити відповідну підсумкову статистику буквально.
Також зауважте, що ви можете використовувати аргумент fast=TRUE для обчислення лише найпоширенішої підсумкової статистики:
#create smaller summary table describe(df, fast= TRUE ) vars n mean sd min max range se team 1 7 NaN NA Inf -Inf -Inf NA points 2 7 23.86 10.24 11 41 30 3.87 rebounds 3 7 8.00 2.45 6 13 7 0.93 steals 4 7 3.43 2.30 1 7 6 0.87
Ми також можемо вибрати лише обчислення підсумкової статистики для певних змінних у кадрі даних:
#create summary table for just 'points' and 'rebounds' columns describe(df[, c(' points ', ' rebounds ')], fast= TRUE ) vars n mean sd min max range se points 1 7 23.86 10.24 11 41 30 3.87 rebounds 2 7 8.00 2.45 6 13 7 0.93
Приклад 2: створити зведену таблицю, згруповану за певною змінною
У наступному коді показано, як використовувати функцію describeBy() для створення підсумкової таблиці для кадру даних, згрупованого за змінною “team”:
#create summary table, grouped by 'team' variable describeBy(df, group=df$team, fast= TRUE ) Descriptive statistics by group group: A vars n mean sd min max range se team 1 2 NaN NA Inf -Inf -Inf NA points 2 2 18.5 4.95 15 22 7 3.5 rebounds 3 2 7.5 0.71 7 8 1 0.5 steals 4 2 1.0 0.00 1 1 0 0.0 -------------------------------------------------- ---------- group: B vars n mean sd min max range se team 1 2 NaN NA Inf -Inf -Inf NA points 2 2 35.0 8.49 29 41 12 6.0 rebounds 3 2 6.0 0.00 6 6 0 0.0 steals 4 2 2.5 0.71 2 3 1 0.5 -------------------------------------------------- ---------- group: C vars n mean sd min max range se team 1 3 NaN NA Inf -Inf -Inf NA points 2 3 20.00 9.54 11 30 19 5.51 rebounds 3 3 9.67 3.06 7 13 6 1.76 steals 4 3 5.67 1.15 5 7 2 0.67
На виході відображається підсумкова статистика для кожної з трьох команд у кадрі даних.
Додаткові ресурси
Як обчислити підсумок п’яти чисел у R
Як обчислити середнє значення на групу в R
Як обчислити суму за групою в R
Як обчислити дисперсію в R
Як створити коваріаційну матрицю в R