Rで解析:記述統計に大変便利です!「demotables」パッケージ


記述統計作成に大変便利なパッケージの紹介です。カテゴリ変数と量的変数を分けて結果を出力する「dtable」コマンドはオススメです。

また、パッケージにはデータ変数をclassごとにまとめて出力する「dclass」コマンド、指定した数値classに属する全データを要約する「dnumeric」コマンド、指定した成分名と長さで空のリストを作成する「create_list」コマンドが収録されています。

なお、パッケージバージョンが0.0.1で一部のヘルプが実装されていません。今後のバージョンアップに期待です。

実行コマンドはR version 3.2.2で確認しています。


パッケージのインストール

下記、コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("devtools")
devtools::install_github("gitronald/demotables")

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。

#パッケージの読み込み
library("demotables")

###データ例の作成#####
n <- 20 TestData <- data.frame(AsisData = I(sample(paste0("ASIS", 1:3), n, replace = TRUE)), NumData = rnorm(n), FacData = sample(paste0(LETTERS[1:24]), n, replace = TRUE), IntData = sample(1:10, n, replace = TRUE), LogiData = sample(c(TRUE, FALSE), n, replace = TRUE), chrData = sample(c("a", "b", "c", "d"), n, replace = TRUE)) TestData[ ,6] <- as.character(TestData[ ,6]) #構造確認 str(TestData) 'data.frame': 20 obs. of 6 variables: $ AsisData:Class 'AsIs' chr [1:20] "ASIS2" "ASIS2" "ASIS1" "ASIS1" ... $ NumData : num 0.0407 1.4073 -1.2281 -0.4624 -0.0478 ... $ FacData : Factor w/ 13 levels "A","B","C","I",..: 5 10 3 7 4 6 1 12 2 7 ... $ IntData : int 6 1 2 3 9 2 6 5 9 4 ... $ LogiData: logi TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE ... $ chrData : chr "d" "d" "d" "d" ... ######## #カテゴリ変数と量的変数を分けて記述統計を出力:dtableコマンド #出力の体裁を整える:neatオプション #クラスごとに結果を格納:as.listオプション #as.listオプションの設定に関わらず,結果はリスト成分にデータフレームで格納されます #AsIs classは省略されるようです Result <- dtable(TestData, neat = TRUE, as.list = FALSE) #構造を確認 str(Result) List of 2 $ Freq:'data.frame': 28 obs. of 5 variables: #内容を省略 $ Desc:'data.frame': 2 obs. of 15 variables: ..$ dataset : Factor w/ 1 level "data1": 1 1 #内容を省略 #結果を表示 Result $Freq Dataset Demographic Group Freq Perc 1 data1 chrData c 7 35.0% 2 b 5 25.0% 3 d 5 25.0% 4 a 3 15.0% 5 data1 FacData M 4 20.0% 6 A 2 10.0% 7 C 2 10.0% 8 L 2 10.0% 9 S 2 10.0% 10 B 1 5.0% 11 I 1 5.0% 12 K 1 5.0% 13 N 1 5.0% 14 Q 1 5.0% 15 U 1 5.0% 16 W 1 5.0% 17 X 1 5.0% 18 data1 IntData 9 5 25.0% 19 1 3 15.0% 20 2 2 10.0% 21 3 2 10.0% 22 4 2 10.0% 23 5 2 10.0% 24 6 2 10.0% 25 7 1 5.0% 26 10 1 5.0% 27 data1 LogiData FALSE 10 50.0% 28 TRUE 10 50.0% $Desc dataset variable vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se 1 data1 NumData 1 20 0.2 1.0 0 0.2 1.2 -1.4 1.8 3.2 0.2 -1.4 0.2 2 data1 IntData 1 20 5.2 3.1 5 5.2 4.4 1.0 10.0 9.0 0.1 -1.6 0.7 #データの構造をclassごとに表示:dclassコマンド #結果をlistで出力:as.listオプション dclass(TestData, as.list = TRUE) $AsIs  variable class 1 AsisData AsIs $character  variable class 6 chrData character $factor  variable class 3 FacData factor $integer  variable class 4 IntData integer $logical  variable class 5 LogiData logical $numeric  variable class 2 NumData numeric #数値classに属する全データの要約:dnumericコマンド #指定したclassに属する全データが処理されます dnumeric(TestData, "IntData") dataset variable vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se 1 TestData IntData 1 20 5.2 3.1 5 5.2 4.4 1 10 9 0.1 -1.6 0.7 #指定した成分名と長さで空のリストを作成:create_listコマンド create_list(c("a", "b"), 2) $a $a[[1]] NULL $a[[2]] NULL $b $b[[1]] NULL $b[[2]] NULL [/code]


少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように!!

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