Établir un tableau de contingents - Croiser des variables - Proportions

en langage R

L'essentiel de cette page

Il est important (essentiel même) d'établir des comptages en croisant des catégories et de convertir cela rapidement en proportions : table(), ftable() et prop.table() sont là pour cela !

1- Établir un contingent pour une seule variable (numérique ou de catégories) avec table()

data(iris) # Charge des données qui décrivent des iris

table(iris$Species) # Compte les iris de chaque espèce

setosa versicolor virginica

50 50 50

Remarque : on peut aussi faire des regroupement à l'échelle d'une variable avec ifelse()

ifelse (iris[,1]>5,"grand","petit") # Trier les valeurs entre grandes et petites.

On peut aussi imbriquer :

ifelse (iris[,1]>6,"grand",ifelse(iris[,1]<5,"petit","moyen"))

2- Établir un contingent pour deux variables (numérique ou de catégories) avec table()

data(mtcars) # Charge des données qui décrivent des voitures

table(mtcars$cyl,mtcars$carb) # Compter les voitures en croisant cylindré et carburateurs

1 2 3 4 6 8

4 5 6 0 0 0 0

6 2 0 0 4 1 0

8 0 4 3 6 0 1

Cylindré vs Nombre de carbu

Visualiser un contingent par un mosaicplot()

mosaicplot(table(mtcars$cyl,mtcars$carb) ,col=1:10, main=NULL, cex.axis=0.8)

3- Établir un contingent pour n variables avec ftable()

table() permet de créer un contingent sur 1 ou plusieurs variables qualitatives.

ftable() permet de réorganiser les résultats de table()

Si j'étudie l'effet de plusieurs facteurs (variables qualitatives) sur une variable quantitatives, table() va me permettre de compter les individus dans chaque groupe croisé et de voir ainsi si les données sont équilibrées pour une ANOVA à 2 facteurs.

table(dt$facteur1, dt$$facteur2) #Croiser 2 facteurs

table(dt$facteur1, dt$$facteur2, , dt$$facteur3) #Croiser 3 facteurs (ou +)

Problème dans ce dernier cas, croiser plus de 2 facteurs produits un résultat illisible de table().

Utiliser ftable() permet de réorganiser les résultats dans un tableau agréable :

ftable(table(dt$facteur1, dt$$facteur2, , dt$$facteur3))

On peut aussi faire ftable() directement :

ftable(dt$facteur1, dt$$facteur2, , dt$$facteur3)

ftable(mtcars[,c(2,10,11)])

carb 1 2 3 4 6 8

cyl gear

4 3 1 0 0 0 0 0

4 4 4 0 0 0 0

5 0 2 0 0 0 0

6 3 2 0 0 0 0 0

4 0 0 0 4 0 0

5 0 0 0 0 1 0

8 3 0 4 3 5 0 0

4 0 0 0 0 0 0

5 0 0 0 1 0 1

4- Convertir un contingent en proportions avec prop.table()

Mise en proportions de l'ensemble du table (data.frame ou matrice) :

prop.table( ftable(mtcars[,c(2,10)]) )

gear 3 4 5

cyl

4 0.03125 0.25000 0.06250

6 0.06250 0.12500 0.03125

8 0.37500 0.00000 0.06250

Mise en proportions de l'ensemble du table (data.frame ou matrice) ligne par ligne :

prop.table( ftable(mtcars[,c(2,10)]) ,1)

gear 3 4 5

cyl

4 0.09090909 0.72727273 0.18181818

6 0.28571429 0.57142857 0.14285714

8 0.85714286 0.00000000 0.14285714

Mise en proportions de l'ensemble du table (data.frame ou matrice) colonne par colonne :

prop.table( ftable(mtcars[,c(2,10)]) ,2)

gear 3 4 5

cyl

4 0.06666667 0.66666667 0.40000000

6 0.13333333 0.33333333 0.20000000

8 0.80000000 0.00000000 0.40000000