Existe um equivalente R do SAS PROC FREQ?

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Alguém sabe de um R equivalente ao SAS PROC FREQ?

Estou tentando gerar estatísticas descritivas resumidas para várias variáveis ​​ao mesmo tempo.

r descriptive-statistics sas z0lo
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Por que essa pergunta foi encerrada? Relaciona-se à visualização de dados e gerou várias respostas que valem a pena.
z0lo

Respostas:

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Eu uso tablee prop.table, mas CrossTableno gmodelspacote, você pode obter resultados ainda mais próximos do SAS. Veja este link .

Além disso, para gerar "estatísticas descritivas para várias variáveis ​​ao mesmo tempo", você usaria a summaryfunção; por exemplo summary(mydata),.

bloqueado
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Além disso, recomendo vivamente o pacote vcd , mas consulte a vinheta que acompanha: Trabalhando com dados categóricos com o R e os pacotes vcd e vcdExtra .
chl
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Resumir dados na base R é apenas uma dor de cabeça. Essa é uma das áreas em que o SAS funciona muito bem. Para R, eu recomendo o plyrpacote.

No SAS:

/* tabulate by a and b, with summary stats for x and y in each cell */
proc summary data=dat nway;
  class a b;
  var x y;
  output out=smry mean(x)=xmean mean(y)=ymean var(y)=yvar;
run;

com plyr:

smry <- ddply(dat, .(a, b), summarise, xmean=mean(x), ymean=mean(y), yvar=var(y))
Hong Ooi
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8

Eu não uso SAS; portanto, não posso comentar se o seguinte é replicado SAS PROC FREQ, mas essas são duas estratégias rápidas para descrever variáveis ​​em um data.frame que costumo usar:

  • describein Hmiscfornece um resumo útil de variáveis, incluindo dados numéricos e não numéricos
  • describein psychfornece estatísticas descritivas para dados numéricos

R Exemplo

> library(MASS) # provides dataset called "survey"
> library(Hmisc) # Hmisc describe
> library(psych) # psych describe

A seguir está a saída de Hmisc describe:

> Hmisc::describe(survey)
survey 

 12  Variables      237  Observations
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Sex 
      n missing  unique 
    236       1       2 

Female (118, 50%), Male (118, 50%) 
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Wr.Hnd 
      n missing  unique    Mean     .05     .10     .25     .50     .75     .90     .95 
    236       1      60   18.67   16.00   16.50   17.50   18.50   19.80   21.15   22.05 

lowest : 13.0 14.0 15.0 15.4 15.5, highest: 22.5 22.8 23.0 23.1 23.2 
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
NW.Hnd 
      n missing  unique    Mean     .05     .10     .25     .50     .75     .90     .95 
    236       1      68   18.58   15.50   16.30   17.50   18.50   19.72   21.00   22.22 

lowest : 12.5 13.0 13.3 13.5 15.0, highest: 22.7 23.0 23.2 23.3 23.5 
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
[ABBREVIATED OUTPUT]

Abaixo está a saída de psych describepara as variáveis ​​numéricas:

> psych::describe(survey[,sapply(survey, class) %in% c("numeric", "integer") ])
       var   n   mean    sd median trimmed   mad    min   max range  skew kurtosis   se
Wr.Hnd   1 236  18.67  1.88  18.50   18.61  1.48  13.00  23.2 10.20  0.18     0.36 0.12
NW.Hnd   2 236  18.58  1.97  18.50   18.55  1.63  12.50  23.5 11.00  0.02     0.51 0.13
Pulse    3 192  74.15 11.69  72.50   74.02 11.12  35.00 104.0 69.00 -0.02     0.41 0.84
Height   4 209 172.38  9.85 171.00  172.19 10.08 150.00 200.0 50.00  0.22    -0.39 0.68
Age      5 237  20.37  6.47  18.58   18.99  1.61  16.75  73.0 56.25  5.16    34.53 0.42
Jeromy Anglim
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3

Eu uso a função do livro de códigos de {EPICALC}, que fornece estatísticas resumidas para uma variável numérica e uma tabela de frequências com rótulos de nível e códigos para fatores. http://cran.r-project.org/doc/contrib/Epicalc_Book.pdf (consulte a p.50) Além disso, isso é muito útil porque fornece sd para variáveis ​​quantitativas.

Desfrutar !

saída de amostra

Epifunky
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1
+1 (da versão anterior). Eu realmente gosto do jeito que codebook()isso explica. Uma questão é que nasão descartados, que você pode incluir na sua saída. Uma maneira de lidar com isso (pelo menos com fatores) é usar ? Recode.is.na 1st (por exemplo, "ausente"); para variáveis ​​numéricas, você pode criar uma nova variável imediatamente à esquerda da coluna com um valor lógico baseado em e is.na(), em seguida, executar codebook(). É um pouco desagradável, no entanto.
gung - Restabelece Monica
3

Você pode conferir meu pacote summarytools ( link CRAN ), que inclui uma função semelhante a um livro de códigos, com opções de formatação de marcação e html.

install.packages("summarytools")
library(summarytools)
dfSummary(CO2, style = "grid", plain.ascii = TRUE)

Resumo do Dataframe

CO2

+------------+---------------+-------------------------------------+--------------------+-----------+
| Variable   | Properties    | Stats / Values                      | Freqs, % Valid     | N Valid   |
+============+===============+=====================================+====================+===========+
| Plant      | type:integer  | 1. Qn1                              | 1: 7 (8.3%)        | 84/84     |
|            | class:ordered | 2. Qn2                              | 2: 7 (8.3%)        | (100.0%)  |
|            | + factor      | 3. Qn3                              | 3: 7 (8.3%)        |           |
|            |               | 4. Qc1                              | 4: 7 (8.3%)        |           |
|            |               | 5. Qc3                              | 5: 7 (8.3%)        |           |
|            |               | 6. Qc2                              | 6: 7 (8.3%)        |           |
|            |               | 7. Mn3                              | 7: 7 (8.3%)        |           |
|            |               | 8. Mn2                              | 8: 7 (8.3%)        |           |
|            |               | 9. Mn1                              | 9: 7 (8.3%)        |           |
|            |               | 10. Mc2                             | 10: 7 (8.3%)       |           |
|            |               | ... 2 other levels                  | others: 14 (16.7%) |           |
+------------+---------------+-------------------------------------+--------------------+-----------+
| Type       | type:integer  | 1. Quebec                           | 1: 42 (50%)        | 84/84     |
|            | class:factor  | 2. Mississippi                      | 2: 42 (50%)        | (100.0%)  |
+------------+---------------+-------------------------------------+--------------------+-----------+
| Treatment  | type:integer  | 1. nonchilled                       | 1: 42 (50%)        | 84/84     |
|            | class:factor  | 2. chilled                          | 2: 42 (50%)        | (100.0%)  |
+------------+---------------+-------------------------------------+--------------------+-----------+
| conc       | type:double   | mean (sd) = 435 (295.92)            | 95: 12 (14.3%)     | 84/84     |
|            | class:numeric | min < med < max = 95 < 350 < 1000   | 175: 12 (14.3%)    | (100.0%)  |
|            |               | IQR (CV) = 500 (0.68)               | 250: 12 (14.3%)    |           |
|            |               |                                     | 350: 12 (14.3%)    |           |
|            |               |                                     | 500: 12 (14.3%)    |           |
|            |               |                                     | 675: 12 (14.3%)    |           |
|            |               |                                     | 1000: 12 (14.3%)   |           |
+------------+---------------+-------------------------------------+--------------------+-----------+
| uptake     | type:double   | mean (sd) = 27.21 (10.81)           | 76 distinct values | 84/84     |
|            | class:numeric | min < med < max = 7.7 < 28.3 < 45.5 |                    | (100.0%)  |
|            |               | IQR (CV) = 19.23 (0.4)              |                    |           |
+------------+---------------+-------------------------------------+--------------------+-----------+

EDITAR

Nas versões mais recentes das ferramentas de resumo , a freq()função (que produz tabelas de frequência diretas, mais objetivas em relação à pergunta original) aceita quadros de dados e variáveis ​​únicas. Para tabulações cruzadas (que também proc proc freq ), consulte a ctable()função

freq(CO2)

Frequências

CO2 $ Planta

Tipo : Fator Ordenado 

          Freq   % Valid    % Valid Cum   % Total    % Total Cum
    Qn1      7      8.33           8.33      8.33           8.33
    Qn2      7      8.33          16.67      8.33          16.67
    Qn3      7      8.33          25.00      8.33          25.00
    Qc1      7      8.33          33.33      8.33          33.33
    Qc3      7      8.33          41.67      8.33          41.67
    Qc2      7      8.33          50.00      8.33          50.00
    Mn3      7      8.33          58.33      8.33          58.33
    Mn2      7      8.33          66.67      8.33          66.67
    Mn1      7      8.33          75.00      8.33          75.00
    Mc2      7      8.33          83.33      8.33          83.33
    Mc3      7      8.33          91.67      8.33          91.67
    Mc1      7      8.33         100.00      8.33         100.00
   <NA>      0                               0.00         100.00
  Total     84    100.00         100.00    100.00         100.00
CO2 $ Tipo

Tipo : Fator 

                Freq   % Valid    % Valid Cum   % Total    % Total Cum
       Quebec     42     50.00          50.00     50.00          50.00
  Mississippi     42     50.00         100.00     50.00         100.00
         <NA>      0                               0.00         100.00
        Total     84    100.00         100.00    100.00         100.00
Tratamento de CO2 $

Tipo : Fator 

               Freq   % Valid    % Valid Cum   % Total    % Total Cum
  nonchilled     42     50.00          50.00     50.00          50.00
     chilled     42     50.00         100.00     50.00         100.00
        <NA>      0                               0.00         100.00
       Total     84    100.00         100.00    100.00         100.00
Dominic Comtois
fonte
2

Obrigado por todas as sugestões todos. Acabei usando a tabela ou a função numSummary do Rcmdr e aplicar:

apply(dataframe[,c('need_rbcs','need_platelets','need_ffp')],2,table)

Isso funciona muito bem e não é muito inconveniente. No entanto, definitivamente vou tentar algumas dessas outras soluções!

z0lo
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