Existe-t-il un équivalent R de SAS PROC FREQ?

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Quelqu'un connaît-il un R équivalent à SAS PROC FREQ?

J'essaie de générer des statistiques descriptives résumées pour plusieurs variables à la fois.

r descriptive-statistics sas z0lo
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2
Pourquoi cette question a-t-elle été close? Il concerne la visualisation des données et a généré plusieurs réponses intéressantes.
z0lo

Réponses:

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J'utilise tableet prop.table, mais CrossTabledans le gmodelspackage pourrait vous donner des résultats encore plus proches de SAS. Voir ce lien .

De plus, pour générer des "statistiques descriptives pour plusieurs variables à la fois", vous utiliseriez la summaryfonction; par exemple summary(mydata).

verrouillé
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En outre, je recommande vivement le package vcd , mais consultez la vignette ci-jointe: Travailler avec des données catégorielles avec R et les packages vcd et vcdExtra .
chl
9

La synthèse des données dans la base R n'est qu'un casse-tête. C'est l'un des domaines où SAS fonctionne assez bien. Pour R, je recommande le plyrpackage.

En 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;

avec plyr:

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

Je n'utilise pas SAS; donc je ne peux pas dire si la réplication suivante SAS PROC FREQ, mais ce sont deux stratégies rapides pour décrire les variables dans un data.frame que j'utilise souvent:

  • describedans Hmiscfournit un résumé utile des variables, y compris des données numériques et non numériques
  • describedans psychfournit des statistiques descriptives pour les données numériques

Exemple R

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

Voici la sortie 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]

Ensuite, voici la sortie de psych describepour les variables numériques:

> 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

J'utilise la fonction livre de codes de {EPICALC} qui donne des statistiques récapitulatives pour une variable numérique et une table de fréquence avec des étiquettes de niveau et des codes pour les facteurs. http://cran.r-project.org/doc/contrib/Epicalc_Book.pdf (voir p.50) De plus, cela est très utile car il fournit sd pour les variables quantitatives.

Prendre plaisir !

exemple de sortie

Epifunky
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1
+1 (plus tôt). J'aime vraiment la façon dont codebook()cela se présente. Un problème est que les nas sont supprimés, que vous souhaiterez peut-être inclure dans votre sortie. Une façon de gérer ce problème (au moins avec les facteurs) consiste à utiliser ? Recode.is.na 1er (par exemple, "manquant"); pour les variables numériques, vous pouvez créer une nouvelle variable immédiatement à gauche de la colonne avec une valeur logique basée sur is.na(), puis exécuter codebook(). C'est un peu kluge, cependant.
gung - Rétablir Monica
3

Vous pouvez consulter mon package summarytools ( lien CRAN ) qui comprend une fonction de type livre de codes, avec des options de mise en forme et de formatage html.

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

Résumé de la trame de données

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

ÉDITER

Dans les versions plus récentes de summarytools , la freq()fonction (qui produit des tableaux de fréquences simples, plus pertinents par rapport à la question d'origine) accepte les trames de données ainsi que les variables uniques. Pour les tableaux croisés (ce que proc freq fait également), voir la ctable()fonction.

freq(CO2)

Fréquences

CO2 $ Usine

Type : Facteur ordonné 

          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 $ Type

Type : Facteur 

                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
Traitement CO2 $

Type : Facteur 

               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
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2

Merci pour toutes les suggestions à tous. J'ai fini par utiliser la table ou la fonction numSummary de Rcmdr plus appliquer:

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

Cela fonctionne plutôt bien et n'est pas trop gênant. Cependant, je vais certainement essayer certaines de ces autres solutions!

z0lo
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