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respuestas - ¿Cómo consigo una tabla de contingencia?



tablas cruzadas o de contingencia (6)

Con dplyr / tidyr :

df <- read.table(text=''PLANT ANIMAL INTERACTIONS Tragopogon_pratensis Propylea_quatuordecimpunctata 1 Anthriscus_sylvestris Rhagonycha_nigriventris 3 Anthriscus_sylvestris Sarcophaga_carnaria 2 Heracleum_sphondylium Sarcophaga_carnaria 1 Anthriscus_sylvestris Sarcophaga_variegata 4 Anthriscus_sylvestris Sphaerophoria_interrupta_Gruppe 3 Cerastium_holosteoides Sphaerophoria_interrupta_Gruppe 1'', header=TRUE) library(dplyr) library(tidyr) df %>% spread(ANIMAL, INTERACTIONS, fill=0) # PLANT Propylea_quatuordecimpunctata Rhagonycha_nigriventris Sarcophaga_carnaria Sarcophaga_variegata Sphaerophoria_interrupta_Gruppe # 1 Anthriscus_sylvestris 0 3 2 4 3 # 2 Cerastium_holosteoides 0 0 0 0 1 # 3 Heracleum_sphondylium 0 0 1 0 0 # 4 Tragopogon_pratensis 1 0 0 0 0

Estoy tratando de crear una tabla de contingencia a partir de un tipo particular de datos. Esto sería factible con bucles, etc ... pero como mi tabla final contendría más de 10E5 celdas, estoy buscando una función preexistente.

Mis datos iniciales son los siguientes:

PLANT ANIMAL INTERACTIONS ---------------------- ------------------------------- ------------ Tragopogon_pratensis Propylea_quatuordecimpunctata 1 Anthriscus_sylvestris Rhagonycha_nigriventris 3 Anthriscus_sylvestris Sarcophaga_carnaria 2 Heracleum_sphondylium Sarcophaga_carnaria 1 Anthriscus_sylvestris Sarcophaga_variegata 4 Anthriscus_sylvestris Sphaerophoria_interrupta_Gruppe 3 Cerastium_holosteoides Sphaerophoria_interrupta_Gruppe 1

Me gustaría crear una tabla como esta:

Propylea_quatuordecimpunctata Rhagonycha_nigriventris Sarcophaga_carnaria Sarcophaga_variegata Sphaerophoria_interrupta_Gruppe ---------------------- ----------------------------- ----------------------- ------------------- -------------------- ------------------------------- Tragopogon_pratensis 1 0 0 0 0 Anthriscus_sylvestris 0 3 2 4 3 Heracleum_sphondylium 0 0 1 0 0 Cerastium_holosteoides 0 0 0 0 1

Es decir, todas las especies de plantas en fila, todas las especies de animales en columnas, y algunas veces no hay interacciones (mientras que mis datos iniciales solo enumeran las interacciones que ocurren).

El paquete reshape debería hacer el truco.

> library(reshape) > df <- data.frame(PLANT = c("Tragopogon_pratensis","Anthriscus_sylvestris","Anthriscus_sylvestris","Heracleum_sphondylium","Anthriscus_sylvestris","Anthriscus_sylvestris","Cerastium_holosteoides"), ANIMAL= c("Propylea_quatuordecimpunctata","Rhagonycha_nigriventris","Sarcophaga_carnaria","Sarcophaga_carnaria","Sarcophaga_variegata","Sphaerophoria_interrupta_Gruppe","Sphaerophoria_interrupta_Gruppe"), INTERACTIONS = c(1,3,2,1,4,3,1), stringsAsFactors=FALSE) > df <- melt(df,id.vars=c("PLANT","ANIMAL")) > df <- cast(df,formula=PLANT~ANIMAL) > df <- replace(df,is.na(df),0) > df PLANT Propylea_quatuordecimpunctata Rhagonycha_nigriventris 1 Anthriscus_sylvestris 0 3 2 Cerastium_holosteoides 0 0 3 Heracleum_sphondylium 0 0 4 Tragopogon_pratensis 1 0 Sarcophaga_carnaria Sarcophaga_variegata Sphaerophoria_interrupta_Gruppe 1 2 4 3 2 0 0 1 3 1 0 0 4 0 0 0

Todavía estoy averiguando cómo solucionar el problema del order , ¿alguna sugerencia?

En la base R, use table o xtabs :

with(warpbreaks, table(wool, tension)) tension wool L M H A 9 9 9 B 9 9 9 xtabs(~wool+tension, data=warpbreaks) tension wool L M H A 9 9 9 B 9 9 9

Los paquetes gmodels tienen una función CrossTable que da un resultado similar al que esperan los usuarios de SPSS o SAS:

library(gmodels) with(warpbreaks, CrossTable(wool, tension)) Cell Contents |-------------------------| | N | | Chi-square contribution | | N / Row Total | | N / Col Total | | N / Table Total | |-------------------------| Total Observations in Table: 54 | tension wool | L | M | H | Row Total | -------------|-----------|-----------|-----------|-----------| A | 9 | 9 | 9 | 27 | | 0.000 | 0.000 | 0.000 | | | 0.333 | 0.333 | 0.333 | 0.500 | | 0.500 | 0.500 | 0.500 | | | 0.167 | 0.167 | 0.167 | | -------------|-----------|-----------|-----------|-----------| B | 9 | 9 | 9 | 27 | | 0.000 | 0.000 | 0.000 | | | 0.333 | 0.333 | 0.333 | 0.500 | | 0.500 | 0.500 | 0.500 | | | 0.167 | 0.167 | 0.167 | | -------------|-----------|-----------|-----------|-----------| Column Total | 18 | 18 | 18 | 54 | | 0.333 | 0.333 | 0.333 | | -------------|-----------|-----------|-----------|-----------|

Los xtabs en la base R deberían funcionar, por ejemplo:

dat <- data.frame(PLANT = c("p1", "p2", "p2", "p4", "p5", "p5", "p6"), ANIMAL = c("a1", "a2", "a3", "a3", "a4", "a5", "a5"), INTERACTIONS = c(1,3,2,1,4,3,1), stringsAsFactors = FALSE) (x2.table <- xtabs(dat$INTERACTIONS ~ dat$PLANT + dat$ANIMAL)) dat$ANIMAL dat$PLANT a1 a2 a3 a4 a5 p1 1 0 0 0 0 p2 0 3 2 0 0 p4 0 0 1 0 0 p5 0 0 0 4 3 p6 0 0 0 0 1 chisq.test(x2.table, simulate.p.value = TRUE)

Creo que debería hacer lo que buscas con bastante facilidad. No estoy seguro de cómo se amplía en términos de eficiencia a una tabla de contingencia 10E5, pero eso podría ser un problema separado estadísticamente.

Me gustaría señalar que podemos obtener los mismos resultados que Andrie publicó sin usar la función with :

Paquete R Base

# 3 options table(warpbreaks[, 2:3]) table(warpbreaks[, c("wool", "tension")]) table(warpbreaks$wool, warpbreaks$tension, dnn = c("wool", "tension")) tension wool L M H A 9 9 9 B 9 9 9

Paquete gmodels:

library(gmodels) # 2 options CrossTable(warpbreaks$wool, warpbreaks$tension) CrossTable(warpbreaks$wool, warpbreaks$tension, dnn = c("Wool", "Tension")) Cell Contents |-------------------------| | N | | Chi-square contribution | | N / Row Total | | N / Col Total | | N / Table Total | |-------------------------| Total Observations in Table: 54 | warpbreaks$tension warpbreaks$wool | L | M | H | Row Total | ----------------|-----------|-----------|-----------|-----------| A | 9 | 9 | 9 | 27 | | 0.000 | 0.000 | 0.000 | | | 0.333 | 0.333 | 0.333 | 0.500 | | 0.500 | 0.500 | 0.500 | | | 0.167 | 0.167 | 0.167 | | ----------------|-----------|-----------|-----------|-----------| B | 9 | 9 | 9 | 27 | | 0.000 | 0.000 | 0.000 | | | 0.333 | 0.333 | 0.333 | 0.500 | | 0.500 | 0.500 | 0.500 | | | 0.167 | 0.167 | 0.167 | | ----------------|-----------|-----------|-----------|-----------| Column Total | 18 | 18 | 18 | 54 | | 0.333 | 0.333 | 0.333 | | ----------------|-----------|-----------|-----------|-----------|

Simplemente use la función dcast() del paquete " reshape2 ":

ans = dcast( df, PLANT~ ANIMAL,value.var = "INTERACTIONS", fill = 0 )

Aquí "PLANTA" estará en la columna de la izquierda, "ANIMALES" en la fila superior, el llenado de la tabla se realizará utilizando "INTERACCIONES" y los valores "NULOS" se llenarán utilizando 0.