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Total marginal en tablas (2)

Tengo un marco de datos con una serie de infecciones identificadas a partir de aislados clínicos en diferentes fechas.

Hasta ahora he organizado los datos en una forma con la que quiero comenzar a trabajar. Estoy tratando de preparar una serie de tablas con tablas para las estadísticas descriptivas del informe.

He estado usando ftable y obtengo lo siguiente:

onset.types <- ftable(SAB$Onset,SAB$MRSA.Type,year(SAB$Collection.Date)) 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Community 454 472 512 499 525 512 AUS-2/3-like 28 23 27 29 32 38 EMRSA-15-like 9 4 4 9 8 8 nmMRSA 40 47 53 39 64 60 Other mMRSA 1 3 3 11 5 9 unclassified MRSA 0 2 0 0 1 1 Hospital 163 163 156 164 149 165 AUS-2/3-like 31 33 27 31 29 28 EMRSA-15-like 3 8 5 9 4 3 nmMRSA 10 9 13 17 13 12 Other mMRSA 5 1 6 2 3 10 unclassified MRSA 2 0 1 0 0 0

Dos preguntas:

1: ¿Cómo calcularía los totales marginales?

2: ¿Existe una manera fácil de calcular porcentajes y también se cuenta nuevamente con totales marginales?

He probado epitools y no lo encontré tan útil como me hubiera gustado.

Muchas gracias.


Para agregar márgenes, use addmargins()

addmargins(table(state.division, state.region)) state.region state.division Northeast South North Central West Sum New England 6 0 0 0 6 Middle Atlantic 3 0 0 0 3 South Atlantic 0 8 0 0 8 East South Central 0 4 0 0 4 West South Central 0 4 0 0 4 East North Central 0 0 5 0 5 West North Central 0 0 7 0 7 Mountain 0 0 0 8 8 Pacific 0 0 0 5 5 Sum 9 16 12 13 50

Para calcular porcentajes, use prop.table()

prop.table(table(state.division, state.region)) state.region state.division Northeast South North Central West New England 0.12 0.00 0.00 0.00 Middle Atlantic 0.06 0.00 0.00 0.00 South Atlantic 0.00 0.16 0.00 0.00 East South Central 0.00 0.08 0.00 0.00 West South Central 0.00 0.08 0.00 0.00 East North Central 0.00 0.00 0.10 0.00 West North Central 0.00 0.00 0.14 0.00 Mountain 0.00 0.00 0.00 0.16 Pacific 0.00 0.00 0.00 0.10


También funciona con el paquete de encuesta svytable() .

addmargins(svytable(formula = ~x1+x2, design = df.w))