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)