首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

当不是所有的值都出现在所有列中时,如何在R中制作多变量频率表?

在R中制作多变量频率表的方法是使用table()函数。该函数可以用于统计多个变量之间的频数、频率或交叉表。

首先,需要将数据存储为数据框形式,确保每个变量都作为数据框的列。

例如,假设我们有以下数据框data,包含三个变量:A、B、C。

代码语言:txt
复制
data <- data.frame(A = c(1, 2, 3, 2, 1),
                   B = c(2, 1, 2, 3, 1),
                   C = c(3, 2, 1, 1, 3))

接下来,使用table()函数统计多变量频率表,可以通过指定多个列名来实现。

代码语言:txt
复制
frequency_table <- table(data$A, data$B, data$C)

这将生成一个多维的频率表,其中每个维度对应一个变量。你可以根据需要选择展示频数、频率或交叉表。

如果要展示频数,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
frequency_table

如果要展示频率(相对频数),可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
prop.table(frequency_table)

如果要展示交叉表,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
ftable(frequency_table)

注意:上述代码只是一个示例,实际情况中请根据你的数据和变量进行相应的调整。

对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,请查阅腾讯云官方文档或联系腾讯云客服获取最新信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Brain:机器学习揭示精神分裂症两个不同的神经解剖亚型

    精神分裂症的神经生物学异质性了解甚少,并混淆了当前的分析。我们在一个多机构多种族队列中研究了神经解剖亚型,使用新的半监督机器学习方法,旨在发现与疾病相关的模式,而不是正常的解剖变异。研究人员对307名确诊精神分裂症患者和364名健康对照者进行了结构MRI和临床测量分析。灰质、白质和脑脊液局部体积测量被用来识别独特的和可重复的精神分裂症神经解剖亚型。两种不同的神经解剖亚型被发现。亚型1表现出广泛更低的灰质体积,主要分布于下丘脑、伏隔核、内侧颞叶、内侧前额叶/额叶和岛叶皮质。亚型2显示基底神经节和内囊体积增加,其他脑体积正常。在亚型1中灰质体积与病程呈负相关(r = -0.201, P = 0.016),而在亚型2中则不相关(r = -0.045, P = 0.652),这可能暗示了不同的潜在神经病理过程。子类型没有年龄(t = -1.603, df = 305, P = 0.109),性别(df =1χ2 = 0.013,P = 0.910),疾病持续时间(t = -0.167, df = 277, P =0.868),抗精神病剂(t = -0.439, df = 210, P = 0.521),发病年龄(t = -1.355, df = 277, P = 0.177),阳性症状(t =0.249, df = 289, P = 0.803),阴性症状(t = 0.151, df = 289, P= 0.879)或抗精神病类型(卡方= 6.670,df =3, P = 0.083)差异。亚型 1的受教育程度低于亚型2(卡方= 6.389,df = 2, P = 0.041)。总之,我们发现了两种截然不同且高度可再生的神经解剖亚型。亚型1显示与病程相关的广泛体积减少,以及更差的发病前功能。亚型2除基底神经节和内囊较大外,解剖结构稳定正常,不能用抗精神病药剂量解释。这些亚型挑战了脑容量损失是精神分裂症的一个普遍特征的概念,并暗示了不同的病因。它们可以为丰富和分层临床试验和精确诊断提供策略。

    02
    领券