如何为两个分类变量创建列联表（交叉表）？

Question

WHO 唐氏综合症数据库为您提供不同变量的 100 万婴儿中出生的唐氏综合症婴儿数量的信息。

我想创建一个交叉表，其中包含分类变量 Country 和 Year 的绝对频率、相对频率和边际频率

期望的结果如下所示：

Year    |      1978           1979            1980      
Country |   ----------------------------------------------------------------------     
ALB     |      76.4             78.5              87.6            ...
AUT     |      87.6             67.9              80.0            …
AZE     |      90.5             78.5              64.8            …

我尝试了几件事：

首先，为三个变量创建一个新的df：

DS <- dplyr::select(DownSyndrome, YEAR, COUNTRY_REGION, VALUE)

但我不知道如何使用该表，以及如何使用它。

我设法得到了绝对频率：

DS_wide <- DownSyndrome %>%
  pivot_wider(
    names_from = YEAR,
    values_from = VALUE)

但话又说回来，我不知道如何从这里获得相对频率和边际频率。

任何帮助表示赞赏， 谢谢

PS：

Link to the database

Answer 1

这是dplyr 方法。

第一行根据您的代码将长格式转换为宽格式。第二行根据名称与仅数字模式匹配的所有列计算总数。第三行计算每个国家的相对总数。第四行将所有只有数字的列除以总列，并将它们分配给后缀为_RELATIVE 的列。

library(tidyverse)
DownSyndrome %>%
  pivot_wider(names_from = YEAR,values_from = VALUE) %>%
  mutate(TOTAL = rowSums(.[grep("[0-9]+",names(.))],na.rm=TRUE)) %>%
  mutate(TOTAL_RELATIVE = TOTAL / sum(TOTAL)) %>%
  mutate_at(vars(matches("[0-9]+")), list(RELATIVE = ~ ./TOTAL))
# A tibble: 49 x 104
#   COUNTRY COUNTRY_GRP SEX   `2008` `2009` `2010` `2011` `2012` `2013` `2014` `2015` `2016` `2017` `1985` `1986` `1987` `1988`
#   <fct>   <fct>       <fct>  <int>  <int>  <int>  <int>  <int>  <int>  <int>  <int>  <int>  <int>  <int>  <int>  <int>  <int>
# 1 ALB     ""          ALL       32     29     42     39     18     28     14     29     23     16     NA     NA     NA     NA
# 2 AUT     ""          ALL       13     16     12      6      6      3     NA     NA     NA     NA     23     29     39     24
# 3 AZE     ""          ALL       38     51     52     42     32     38     49     36     32     38     NA     NA     NA     NA
# 4 BEL     ""          ALL      248    232    275    240    259    245     NA     NA     NA     NA     56    126    152    126
# 5 BGR     ""          ALL       22     32     27     32     38     17     32     32     18     24     NA     NA     NA     NA
# 6 BIH     ""          ALL       NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     59     42     75     65
# 7 BLR     ""          ALL       69     60     44     61     46     50     56     53     63     56     NA     NA     NA     NA
# 8 CHE     ""          ALL      121    107    127    145    152    152    131    108    112     86     NA     NA     NA     NA
# 9 CZE     ""          ALL       43     49     46     53     49     45     45     43     NA     NA     NA     NA     NA    116
#10 DEU     ""          ALL      269    288    251    290    298    284    290    296    308    312     NA     NA     NA     NA

如果你只想要相对值，你可以使用select。

DownSyndrome %>%
  pivot_wider(names_from = YEAR,values_from = VALUE) %>%
  mutate(TOTAL = rowSums(.[grep("[0-9]+",names(.))],na.rm=TRUE)) %>%
  mutate(TOTAL_RELATIVE = TOTAL / sum(TOTAL)) %>%
  mutate_at(vars(matches("[0-9]+")), list(RELATIVE = ~ ./TOTAL)) %>%
  select(COUNTRY,matches("RELATIVE"),TOTAL_RELATIVE)

Data

DownSyndrome <- read.csv("~/HFA_604_EN.csv",skip = 25)