frequency.fnc
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frequency.fnc(dat, variables=1:8, prop=T, graphic=T)
frequency.fnc(dat, variables='sex:treatment:zone:survive',
prop=T, graphic=T)
Objetive
Crea tablas de frecuencias de variables aisladas, o tablas de Contingencia del cruce de p variables.
Simple frequency
Utilizaremos la base de datos OBrienKaiser que asignaremos por comodidad al objeto datos (nombre mas corto).
dat=OBrienKaiser
frequency.fnc(dat)
frequency.fnc(dat, variables = 3:10)
Solicitamos frecuencias de las variables 3 a la 10 de la base de datos datos.
frequency.fnc(dat, variables=c('treatment','gender','pre.1') )
Solicitamos frecuencias de las variables treatment , gender y pre.1 de la base de datos datos (Observa el uso de c( ) para indicar el vector con los nombres de las variables)
frequency.fnc(dat, variables=c(2,5,8:10) )
Solicitamos frecuencias de las variables 2, 5, 8, 9 y 10 (utilizamos nuevamente c( ) )
frequency.fnc(dat, c(2,5,8:10), graphic=T)
Verás que hemos omitido el argumento variables y hemos incluido directamente su valor [c(2,5,8:10)]. La función tiene como segunda argumento variables, y puedes indicarlo o pasar directamente a su valor. Lo mismo obviamente para el resto de los argumentos.
Con el argumento graficas=T, solicitamos además de la tabla de frecuencias, una gráfica de barras por variable.
Contingency Tables
frequency.fnc(dat, variables='treatment:gender:pre.1')
Solicitamos la tabla de contingencia del cruce de las variables treatment x gender x pre.1 Observa que el argumento variables ahora tiene una secuencia de variables entre corchetes separadas cada una por el caracter dos puntos (:). Esta es la forma en que indicamos la interacción o cruce de variables.
frequency.fnc(dat, variables='treatment:gender:pre.1' ,
prop=T)
Pedimos las frecuencias relativas (fila, columna) para la tabla generada.
frequency.fnc(dat, variables='treatment:gender',
prop=T, graphic=T)
Solicitamos además la gráfica de barras de la tabla de contingencia.
Solicitamos frecuencias de todas las variables de la base de datos datos.
Las tablas de contingencia no se limitan a dos factores o variables cualitativas. Podemos solicitar tablas multidimensionales. Para demostrar su facilidad de uso leeremos el archivo binario externo titanic.Rdata que recoge los valores en 4 variables de los 2201 personas que viajaban en el Titanic en el momento de su hundimiento.
titanic=read.file.fnc('titanic.Rdata')
*** The external file titanic.Rdata has been correctly read. ***
*** This is it head:
The object is a matrix that belong to class: data.frame
and has 2201 rows and 4 columns (variables)
clase sexo edad superviviente
1 tercera hombre menor no
2 tercera hombre menor no
3 tercera hombre menor no
4 tercera hombre menor no
5 tercera hombre menor no
6 tercera hombre menor no
Tabla de contingencia de tres dimensiones: clase x superviviente x edad
frequency.fnc(titanic, variables='clase:superviviente:edad',
graphic=T)
Tabla de contingencia de 4 dimensiones: clase x superviviente x edad x sexo
frequency.fnc(titanic, variables='clase:superviviente:edad:sexo',
graphic=T)