クロス集計表
統計解析ソフトRで
クロス集計
2つ以上の条件があって、それぞれの条件に当てはまる組み合わせの人が何人いるか〜 という表。
集計はロジスティック回帰分析などに必要そう。
これを集計すると
# mihon Hair Eye Sex 1 Brown Hazel Male 2 Brown Brown Female 3 Brown Brown Male 4 Black Brown Female 5 Brown Blue Female 6 Blond Blue Male : :
⬇️
> table(mihon)
, , Sex = Male
Eye
Hair Brown Blue Hazel Green
Black 32 11 10 3
Brown 53 50 25 15
Red 10 10 7 7
Blond 3 30 5 8
, , Sex = Female
Eye
Hair Brown Blue Hazel Green
Black 36 9 5 2
Brown 66 34 29 14
Red 16 7 7 7
Blond 4 64 5 8
> class(table(mihon))
[1] "table"
素敵！
クラスはtableでした。
集計表からデータを復元
使う場面がすぐに思いつかないけど、元データが作れる
R備え付けの見本データ、HairEyeColorが多重クロス集計表。
まずtable をデータフレームにすると、頻度Freq列が登場。
> HEC <- data.frame(HairEyeColor)
> head(HEC)
Hair Eye Sex Freq
1 Black Brown Male 32
2 Brown Brown Male 53
3 Red Brown Male 10
4 Blond Brown Male 3
5 Black Blue Male 11
6 Brown Blue Male 50
(Black Brown Male ) を32個、（Brown Brown Male）を53個、... 作ると、集計前のデータが再現できる
> HEC2 <- data.frame(lapply(HEC, function(i) rep(i, HEC[,"Freq"]))[-4]) > head(HEC2) Hair Eye Sex 1 Black Brown Male 2 Black Brown Male 3 Black Brown Male 4 Black Brown Male 5 Black Brown Male 6 Black Brown Male
感想
外観をみるときはとりあえずsummary 使ってたけど、性質で分かれるようなデータならtable もよさそう。
（まで書いて、よく見るのは数値だからsummaryしてるんだったと思い出した）
実データの復元は本にあって面白かったけど、使い道はRの練習くらい？
数ページだけ本を開いたよ！Rの因子型
昨日は忘年会だったから本を数ページだけ進めた🍻
factor
Rのfactor , 別名、因子型、カテゴリー型
見た目は文字列に似てるけど、
factor型だとsummaryやtableで個数を数えるのに便利
> summary(iris$Species)
setosa versicolor virginica
50 50 50
オプション ordered を使うと
順序づけもできる。
label は各factorの名前のようなもので、ordered=TRUE とするとlabelにかいた順番で順序がつく。
> a <- factor(c("good", "nice", "bad", "good"),
+ labels=c("bad", "good", "nice"),
+ ordered = TRUE)
> a
[1] good nice bad good
Levels: bad < good < nice
表示してみると不等号で順序が表された。
数値をすきな範囲で区切って分類できる cut も便利そう。
グラフ書くときに解釈しやすい感じでくぎれる。
# 適当なデータを用意
> sample(1:80, 20) -> age
> sample(1:80, 20)
[1] 68 69 67 38 66 4 70 26 50 54 11 23 55 6 43 58 72 31 80 74
# カットする
# 20歳以下、20〜60歳以下、60超の3種類に分かれる
> age2 <- cut(age, breaks=c(0, 20, 60, Inf),
+ right=TRUE, labels=c("kodomo", "otona", "koureisha"),
+ ordered=TRUE)
> age2
[1] kodomo otona koureisha otona koureisha koureisha
[7] otona kodomo otona otona kodomo kodomo
[13] otona otona koureisha otona kodomo otona
[19] otona otona
Levels: kodomo < otona < koureisha
順序付き因子、
使ったことなかったれど、検定で順序が必要なときに使えるかな？
独学が続かない私が満を持してブログを始めたわけ
ブログ開設おめでとう！ありがとう！
データ解析やプログラミングの能力を上げたいなと思い、
本を借りたり、動画サービスをやってはみたけれど、
いつも1月くらいでなんとなく飽きてしまいました。
どうしたら続けられるか？
高学歴友人にきいたところによると、ブログに書き貯めると「続けなきゃ！」と思うし、誰かの役に立つ。僕もそういうブログに助けられる。
・・・んだって！
はてブロは１ヶ月以上続くのか！
Fionaの次回作にご期待ください！！
よかったら★で応援してください(*'▽ '*)
はてなブログにしたのは
好きなブロガーさんが、はてなブログ（Proの方）を使っているので、ブログ書くならはてなブログしかないと思ってました！
意識高いオタクが集う技術サイトにはなんか入りづらかったし、、、
この記事のタイトルも、「ブログっぽい」タイトルを一生懸命つけてみたの。どうかなぁ
