如何解决如何交叉表具有多个类别成员资格的观察结果?
我有一个包含互斥和非互斥类别混合的观察数据集。例如,假设不存在混合种族而存在多重国籍,因此数据集如下所示:
id white hispanic asian usa canada uk
1 0 1 0 1 0 1
2 1 0 0 0 1 0
3 0 0 1 1 0 1
4 1 0 0 1 1 0
5 0 1 0 0 0 1
6 0 0 1 0 0 1
如您所见,任何一个人/观察对象都只有一个种族,但可以有多个国籍。我希望通过公民身份分解种族并产生这样的东西:
usa canada uk total
white 1 (33%) 2 (66%) 0 3
hispanic 1 (33%) 0 2 (66%) 3
asian 1 (33%) 0 2 (66%) 3
total 3 2 3
如何编写一个循环汇总所有类别,以便我可以在种族和公民身份之间进行交叉表(可以重复计算)?
对于此类数据的可视化的任何建议/建议将不胜感激。非常感谢您的帮助!
解决方法
根据我的理解,您可以将数据更改为整洁的格式,然后使用 janitor
获取交叉表:
数据:
df <- data.frame(id = seq(1,6),white = c(0,1,0),hispanic = c(1,asian = c(0,1),usa = c(1,canada = c(0,uk = c(1,1))
代码:
library(tidyverse)
library(janitor)
df %>%
pivot_longer(cols = 2:4,names_to = "Origin") %>%
filter(value == 1) %>%
select(-value) %>%
pivot_longer(cols = 2:4,names_to = "ethnicity") %>%
filter(value == 1) %>%
select(-value) %>%
tabyl(Origin,ethnicity) %>%
adorn_totals(where = c("row","col")) %>%
adorn_percentages(denominator = "col") %>%
adorn_pct_formatting(digits = 0) %>%
adorn_ns(position = "front")
输出:
Origin canada uk usa Total
asian 0 (0%) 2 (50%) 1 (33%) 3 (33%)
hispanic 0 (0%) 2 (50%) 1 (33%) 3 (33%)
white 2 (100%) 0 (0%) 1 (33%) 3 (33%)
Total 2 (100%) 4 (100%) 3 (100%) 9 (100%)
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