SAS PROC FREQに相当するRはありますか？

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SASに相当するRを知っている人はいPROC FREQますか？

複数の変数の要約記述統計を一度に生成しようとしています。

r descriptive-statistics sas

— z0lo
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2

なぜこの質問は閉じられたのですか？データの視覚化に関連し、いくつかの価値のある応答を生成しました。

— -z0lo

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私が使用tableしてprop.tableますが、CrossTable中にgmodelsパッケージ、あなたも近いSASに結果与えるかもしれません。このリンクを参照してください。

また、「一度に複数の変数の記述統計」を生成するには、summary関数を使用します。例えば、summary(mydata)。

— ロックオフ
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さらに、私はvcdパッケージを暖かくお勧めしますが、付属のビネット「RとvcdおよびvcdExtraパッケージを使用したカテゴリデータの操作」を参照してください。

— -chl

9

ベースRのデータを要約するのは頭痛の種です。これは、SASが非常にうまく機能する領域の1つです。Rの場合、plyrパッケージをお勧めします。

SASの場合：

/* 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;

でplyr：

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

— 大井紅
ソース

8

SASは使用しません。したがって、次のreplicateかどうかについてコメントすることはできませんSAS PROC FREQが、これらは頻繁に使用するdata.frameの変数を記述するための2つの簡単な戦略です。

describein Hmiscは、数値および非数値データを含む変数の有用な要約を提供します
describein psychは、数値データの記述統計を提供します

Rの例

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

以下は、の出力です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]

次にpsych describe、数値変数の出力を次に示します。

> 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

— ジェロミー・アングリム
ソース

3

{EPICALC}のコードブック関数を使用します。この関数は、数値変数の概要統計と、レベルラベルと因子のコードを含む度数分布表を提供します。http://cran.r-project.org/doc/contrib/Epicalc_Book.pdf（p.50を参照）さらに、これは量的変数のsdを提供するため、非常に便利です。

楽しい！

サンプル出力

— エピ
ソース

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+1（以前から）。私codebook()はこれをレイアウトする方法が本当に好きです。1つの問題は、nasがドロップされることです。これは出力に含めることができます。これで（少なくとも要素で）対処する1つの方法は、？recode.is.na 1st を使用することです（たとえば、「欠落」）。数値変数の場合、列のすぐ左に新しい変数を作成しis.na()、それに基づいた論理値を作成してからを実行しcodebook()ます。しかし、それはちょっとしたものです。

— GUNG -復活モニカ

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コードブックのような機能を含む、summarytoolsパッケージ（CRANリンク）をチェックアウトできます。マークダウンオプションとhtmlフォーマットオプションがあります。

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

データフレームの概要

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)              |                    |           |
+------------+---------------+-------------------------------------+--------------------+-----------+

編集

summarytoolsの新しいバージョンでは、freq()関数（単純な頻度表を作成し、元の質問に関してより正確な）は、単一の変数と同様にデータフレームを受け入れます。クロス集計（proc freqでも行われます）については、ctable()関数を参照してください。

freq(CO2)

周波数

CO2 $プラント

タイプ：順序付けられた因子

          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 $タイプ

タイプ：ファクター

                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

CO2 $処理

タイプ：ファクター

               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

— ドミニク・コントワ
ソース

2

皆の提案に感謝します。最終的に、テーブルまたはRcmdrのnumSummary関数のいずれかを使用して適用しました。

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

これはかなりうまく機能し、不便ではありません。ただし、これらの他のソリューションのいくつかをぜひお試しください！

— z0lo
ソース