Der Cochran-Mantel-Haenszel-Test kann einfach durch die Funktion () aufgerufen werden. Im Fall einer 2×2× k -Tabelle empfiehlt es sich noch zusätzlich den Parameter exact=TRUE zu definieren, um eine exakte Statistik zu erhalten. Ergebnisse visuell darstellen Für zwei Variablen kann beispielsweise ein geschichtetes Balkendiagramm zur Visualisierung verwendet werden. Das Paket vcd erlaubt es auch komplexe Tabellenstrukturen zu visualisieren, beispielsweise mit einem Mosaik-Plot oder einem Assoziationsplot. R - dplyr: Zählen der Häufigkeit eindeutiger Werte in einer Variablen für jeden eindeutigen Wert einer anderen Variablen in demselben Datenrahmen - r, dplyr. Das Paket ca enthält zahlreiche Funktionen, um eine Korrespondenzanalyse durchzuführen, bei die Beziehungen der Variablen geometrisch untersucht werden. Zurück R: Deskriptive Statistik Weiter R: Korrelationen
Ich möchte einfach die Gesamthäufigkeit jeder Variablen wie in R-Tabelle () wissen. Kann ich das in SAS machen? Ich habe einen SAS-Datensatz wie folgt. data level_score; infile datalines; input ID $ Level $ SCORE; return; datalines; 1 A2 0. 2 2 A3 0. 8 3 A4 0. 3 4 A5 0. 2 5 A6 0. 2 6 A3 0. 6 7 A4 0. 2 8 A5 0. 6 9 A6 0. Anzahl der Zeilen in R zählen | Delft Stack. 2; run; proc print data=level_score; Ich möchte SAS verwenden, um die Häufigkeit von Level und SCORE wie in R table () zu ermitteln. Für Variable "Level" A2 A3 A4 A5 A6 1 2 2 2 2 Für Variable "SCORE" 0. 2 0. 3 0. 6 0. 8 5 1 2 1 Antworten: 1 für die Antwort № 1 Der einfachste Weg ist zu verwenden proc freq wie du herausgefunden hast. proc freq data=level_score; table Level; Es gibt jedoch mehrere andere Möglichkeiten, Frequenzen zu zählen. Hier sind nur zwei davon. Anzeigen von Frequenzen mit proc sql proc sql; select Level, count(*) as Freq from level_score group by Level; quit; Ergebnisse: Level Freq A2 1 A3 2 A4 2 A5 2 A6 2 Zeigen Sie die Häufigkeiten im Protokoll mit a an data step * First we need to sort the data by the variable of interest; proc sort data=level_score out=Level_sorted; by Level; * Then we use the `by` statement with a retain variable, ; * here called "count".
Um eine einzelne kategoriale Variable zu beschreiben, verwenden wir Häufigkeitstabellen. Um die Beziehung zwischen zwei kategorialen Variablen zu beschreiben, verwenden wir eine spezielle Art von Tabelle, die Kreuztabelle genannt wird (auch Kontingenztabelle oder Kontingenztafel genannt). Bei einer Kreuztabelle bestimmen die Kategorien der einen Variablen die Zeilen der Tabelle, und die Kategorien der anderen Variablen bestimmen die Spalten. Häufigkeitstabellen | Crashkurs Statistik. Die Zellen der Tabelle enthalten die Anzahl, wie oft eine bestimmte Kombination von Kategorien vorgekommen ist. Die Ränder der Tabelle enthalten in der Regel die Gesamtzahl der Beobachtungen für diese Kategorie. kreuztabelle <- table ( Daten $ A, Daten $ B) print ( kreuztabelle) summary ( kreuztabelle) ( kreuztabelle, 1) ( kreuztabelle, 2) ( kreuztabelle) table() ignoriert standardmäßig fehlende Werte ( NA s). Um fehlende Werte dennoch als eigenständige Kategorie anzeigen zu lassen, kann table mit dem parameter exclude=NULL aufgerufen werden. Kreuztabellen mit mehr als 3 Ebenen Natürlich ist es auch möglich, mehr als zwei Ebenen in der Kreuztabelle zu haben.
Einfache Häufigkeiten lassen sich in R mit dem Befehl table berechnen. table(ItemsAll$ZF) Zeigt die Häufigkeit für die Variable ZF im Datensatz ItemsAll an. R haeufigkeiten zahlen en. Teilt mat durch die Anzahl der Fälle, wird die relative Häufigkeit angezeigt: table(ItemsAll$ZF)/length(ItemsAll$ZF) Durch die Multiplikation mit 100 erhält man die prozentuale Häufigkeit, durch die Option digits, erreicht man, dass nicht alle Nachkommestellen angezeigt werden options(digits=2) table(ItemsAll$ZF)/length(ItemsAll$ZF)*100 Wer jetzt noch die kummulierten Häufigkeiten braucht, dem hilft die Funktion cumsum(). x <- table(ItemsAll$ZF)/length(ItemsAll$ZF)*100 cumsum(x) Auch Kreuztabellen lassen sich mit dem table Befehl berechnen: table(ItemsAll$ZF, ItemsAll$Geschlecht) Dieser Befehl berechnet die Häufigkeiten getrennt nach Geschlecht. Um auch die prozentualen Häufigkeiten anzuzeigen, wird die Kreuztabelle zunächst an ein neues Objekt (Matrix) übergeben. Mit werden dann die prozentualen Häufigkeiten abgefragt. Kreuztabelle <- table(Daten$Woc, Daten$Group) (Kreuztabelle) (Kreuztabelle, 1) (Kreuztabelle, 2) Weitere Beispiele zum table-Befehl...
Was wäre der beste Weg, um dies zu tun? Ich habe mich umgesehen und ähnliche Fragen gefunden, konnte die Lösungen jedoch nicht an meine Anforderungen anpassen. R haeufigkeiten zahlen videos. Ich bin ziemlich neu in R und würde mich sehr über Hilfe freuen. Danke. Antworten: 1 für die Antwort № 1 Sie sollten nach beiden Variablen gruppieren: group_by(TR_DATE, TR_TYPE... )%>% summarise(trancount = n(), trantype = n_distinct(TR_TYPE... ))
7 Ich habe wurde eine neue Funktion Hinzugefügt, um die HistogramTools Paket auf CRAN, PlotRelativeFrequency() die eine Histogramm-Objekt und erzeugt eine relative Häufigkeit Histogramm plot. R haeufigkeiten zahlen von. Dies ist jetzt erhältlich bei R-Forge und wird in HistogramTools 0, 3 für die nächsten CRAN release. Im Grunde müssen Sie nur zwei änderungen an der Standard-Histogramme in R. Zuerst müssen Sie teilen jeden zählen, indem die Summe aller Zählungen, und Sie müssen, ersetzen Sie die y-Achsenbeschriftung beachten Sie, dass es jetzt Plotten Sie die Relativen Häufigkeiten. x <- runif ( 100) h <- hist ( x, plot = F) h $ counts <- h $ counts / sum ( h $ counts) plot ( h, freq = TRUE, ylab = "Relative Frequency") Oder einfach ckages ( "HistogramTools", repos = ") library ( HistogramTools) PlotRelativeFrequency ( hist ( x, plot = F)) Informationsquelle Autor der Antwort MurrayStokely
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