R语言的xtabs函数

今天在做一个列联表独立性检验的时候，总是无法处理好要求的数据类型，偶然的机会，看到了xtabs()函数，感觉很适合用来做列联表，适合将一列数据转换成列联表。

shifou <- c("yes","yes","no","no")
xinbie <- c("nan","nv","nan","nv")
freq <- c(34,38,28,50)
(exer6_2 <- data.frame(shifou,xinbie,freq))
(count22 <- xtabs(freq~.,data = exer6_2))#这个点表示shifou + xinbie,这个和lm()用法差不多
assocstats(count22)

　　运行过程与结果如下：

> shifou <- c("yes","yes","no","no")#是否逃课
> xinbie <- c("nan","nv","nan","nv")#性别
> freq <- c(34,38,28,50)
> (exer6_2 <- data.frame(shifou,xinbie,freq))#“nan”表示男，“nv”表示女，yes表示逃课，no表示不逃课
  shifou xinbie freq
1    yes    nan   34
2    yes     nv   38
3     no    nan   28
4     no     nv   50
> (count22 <- xtabs(freq~.,data = exer6_2))#这个数据表示性别与性别是否有关
      xinbie
shifou nan nv
   no   28 50
   yes  34 38
> assocstats(count22)
                    X^2 df P(> X^2)
Likelihood Ratio 1.9830  1  0.15908
Pearson          1.9802  1  0.15937
#这个p值为0.15937大于0.05，表示与性别没有关系

Phi-Coefficient   : 0.115
Contingency Coeff.: 0.114
Cramer's V        : 0.115

　　接下来，创建一个更加难的数据集

(价格 <- rep(c("10万以下","10~20万","20~30万","30万以上"),each = 3))
(地区 <- rep(c("东部","中部","西部"),each = 1,times = 4))
(数量 <- c(20,40,40,50,60,50,30,20,20,40,20,10))
(销售情况 <- data.frame(价格,地区,数量))
(count2 <- xtabs(数量 ~ (价格 + 地区),data = 销售情况))

　　运算过程：

> (价格 <- rep(c("10万以下","10~20万","20~30万","30万以上"),each = 3))
 [1] "10万以下" "10万以下" "10万以下" "10~20万"  "10~20万"  "10~20万"  "20~30万"
 [8] "20~30万"  "20~30万"  "30万以上" "30万以上" "30万以上"
> (地区 <- rep(c("东部","中部","西部"),each = 1,times = 4))
 [1] "东部" "中部" "西部" "东部" "中部" "西部" "东部" "中部" "西部" "东部" "中部"
[12] "西部"
> (数量 <- c(20,40,40,50,60,50,30,20,20,40,20,10))
 [1] 20 40 40 50 60 50 30 20 20 40 20 10
> (销售情况 <- data.frame(价格,地区,数量))
       价格 地区 数量
1  10万以下 东部   20
2  10万以下 中部   40
3  10万以下 西部   40
4   10~20万 东部   50
5   10~20万 中部   60
6   10~20万 西部   50
7   20~30万 东部   30
8   20~30万 中部   20
9   20~30万 西部   20
10 30万以上 东部   40
11 30万以上 中部   20
12 30万以上 西部   10
> (count2 <- xtabs(数量 ~ (价格 + 地区),data = 销售情况))
          地区
价格       东部 西部 中部
  10~20万    50   50   60
  10万以下   20   40   40
  20~30万    30   20   20
  30万以上   40   10   20

　　可以看出这个count2也构成了这个列联表的形式，接下来，使用 chisq.test()函数便可进行卡方检验

> chisq.test(count2)

	Pearson's Chi-squared test

data:  count2
X-squared = 29.991, df = 6, p-value = 3.946e-05