Alcune istruzioni R per le tabelle di contingenza

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Alcune istruzioni R

per le tabelle di contingenza

Eva Riccomagno, Maria Piera Rogantin

DIMA – Universit`a di Genova

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Costruire una tabella di contingenza

1. I dati sono in un dataframe con valori per ogni unit` a speri- mentale (esempio delle dispense)

##Lettura dati

pulse=read.table("C:/DATA/pulse.txt",header=T,row.name=1)

## le variabili ACTIVITY e SEX vengono trasformate in fattori

## e ai livelli vengono assegnate opportune etichette

pulse$ACTIVITY=ordered(pulse$ACTIVITY, levels=c(0,1,2,3), labels=c("no","poca", "media","molta") )

pulse$SEX=factor(pulse$SEX, levels=c(1,2), labels=c("M","F") )

• tabelle “a una via”

frequenze assolute (o conteggi) e relative

tab=table(ACTIVITY)

freq=prop.table(tab) ## distribuzione

cbind(tab,round(freq,4),round(freq*100,2)) ## affianca le due tabelle

• diagrammi a barre della distribuzione di una variabile qua- litativa

barplot(freq,cex.names=2,cex.axis=2) ## cex definisce la dimensione

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• tabelle “a due vie” - frequenze assolute e relative

SA=table(SEX,ACTIVITY) ## in riga SEX, in colonna ACTIVITY round(prop.table(SA)*100,2)

AS=table(ACTIVITY,SEX) ## in riga ACTIVITY, in colonna SEX

###### oppure AS=t(SA) la funzione t e‘ la trasposta colnames(AS); rownames(AS)

## vettori contenenti le etichette delle variabili riga e colonna rownames(AS)[1]; rownames(AS)[2]

dim(AS) ## vettore con due elementi dim(AS)[2]

• marginali nelle tabelle “a due vie”

margin.table(SA,1) ## marginale riga assoluto margin.table(SA,2) ## marginale colonna assoluto

• visualizzare la tabella con i marginali

rbind(cbind(SA,margin.table(SA,1)),c(margin.table(SA,2),sum(SA)))

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2. I dati sono gi` a in formato di tabella di contingenza

DF_esempio=read.table(text=

" B1 B2 B3 A1 35 10 5 A2 30 150 20

A3 35 90 125",header=T,row.names=1)

#### oppure letto da un file di testo sempre con read.table

questa struttura non ` e una tabella ma un data frame

non si possono applicare funzioni che agiscono su tabelle

margin.table(DF_esempio,1)

Error in margin.table(DF_esempio,1) : ’x’ is not an array

trasformazione del data frame in tabella (matrice)

esempio=as.matrix(DF_esempio)

esempio ` e la struttura su cui fare l’analisi

> margin.table(esempio,1) A1 A2 A3

50 200 250

> prop.table(esempio) B1 B2 B3

A1 0.07 0.02 0.01 A2 0.06 0.30 0.04 A3 0.07 0.18 0.25

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• barplot dei conteggi (o della distribuzione) congiunti

par(mfcol=c(2,2)) # i grafici vengono costruiti in ordine per colonna

## par(mfrow=c(2,2)) i grafici vengono costruiti in ordine per riga

## evidenziare la variabile SEX barplot(AS,beside=F,font=2)

barplot(AS,beside=T,font=2)

## evidenziare la variabile ACTIVITY barplot(SA,beside=F,font=2)

barplot(SA,beside=T,font=2) par(mfcol=c(1,1))

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• profili riga

row_pr=prop.table(SA,1)

round(row_pr*100,2) # ciascuna riga somma a 100

row_pr[1,] # visualizza il primo profilo riga row_pr[2,] # visualizza il secondo profilo riga

• barplot dei profili riga

barplot(row_pr[1,],ylim=c(0,1),main="Maschi", cex.names=2,cex.axis=2,cex.main=2)

## main = definisce il titolo del grafico

abline(h=0) ## aggiunge una riga orizzontale in corrispondenza d 0 barplot(row_pr[2,],ylim=c(0,1),main="Femmine",

cex.names=2,cex.axis=2,cex.main=2) abline(h=0)

## ylim definisce i limiti dell’asse verticale

## uguali nei due grafici per confrontarli

per avere sulla stessa finestra i due grafici

par(mfrow=c(1,2))

#suddivide la finestra grafica in una riga e due colonne barplot(row_pr[1,],ylim=c(0,1),main="Maschi")

abline(h=0)

barplot(row_pr[2,],ylim=c(0,1),main="Femmine") abline(h=0)

par(mfrow=c(1,1)) #ripristina la finestra grafica

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• profili colonna

col_pr=prop.table(SA,2)

round(col_pr*100,2) # ciascuna colonna somma a 100 col_pr[,1]; col_pr[,2]; col_pr[,3]; col_pr[,4]

• barblot dei profili colonna

par(mfrow=c(1,4))

barplot(col_pr[,1],ylim=c(0,1),main=colnames(col_pr)[1]) abline(h=0)

par(mfrow=c(1,1))

oppure - uso del ciclo for

par(mfrow=c(1,4)) for (j in 1:4) {

barplot(col_pr[,j],ylim=c(0,1),main=colnames(col_pr)[j]) abline(h=0)

}

par(mfrow=c(1,1))

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• deviazioni dei profili riga dal totale colonna

rel_marg_col=prop.table(margin.table(SA,2))

## costruzione di una tabella/matrice con ciascuna riga

## uguale al marginale colonna

t_rel_marg_col=matrix(rep(rel_marg_col,dim(SA)[1]), byrow=T,ncol=dim(SA)[2]) row_dev=row_pr-t_rel_marg_col

round(row_dev*100,1)

• barplot delle deviazioni dei profili riga dal totale colonna

par(mfrow=c(1,2))

for (i in 1:dim(SA)[1]) {

barplot(row_dev[i,],ylim=c(min(row_dev),max(row_dev)),main=rownames(SA)[i]) abline(h=0)

}

par(mfrow=c(1,1))

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• aggiungere un titolo generale nella finestra grafica

par(mfrow=c(1,2),oma=c(0,0,2,0)) for (i in 1:dim(SA)[1])

{

barplot(row_dev[i,],ylim=c(min(row_dev),max(row_dev)),main=rownames(SA)[i]) abline(h=0)

}

mtext("Deviazioni profili riga dal marginale colonna", outer = TRUE,cex=2) par(mfrow=c(1,1))

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• profili colonna - attenzione a che cosa cambia

rel_marg_row=prop.table(margin.table(SA,1))

## costruzione di una tabella/matrice con ciascuna colonna

## uguale al marginale riga

t_rel_marg_row=matrix(rep(rel_marg_row,dim(SA)[2]), byrow=F,ncol=dim(SA)[2]) col_dev=col_pr-t_rel_marg_row

round(col_dev*100,1)

par(mfrow=c(1,4),oma=c(0,0,2,0)) for (j in 1:dim(SA)[2])

{

barplot(col_dev[,j],ylim=c(min(col_dev),max(col_dev)),main=colnames(SA)[j]) abline(h=0)

}

## aggiunge testo in alto (oma=c(0,0,2,0) indica la posizione)

mtext("Deviazioni profili riga dal marginale colonna", outer = TRUE,cex=2) par(mfrow=c(1,1))

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Alcune istruzioni R per le tabelle di contingenza