17 Tanımlayıcı tablolar
Bu sayfa, verileri özetlemek ve tanımlayıcı istatistiklerle tablolar oluşturmak için janitor, dplyr, gtsummary, rstatix ve temel R’ın kullanımını göstermektedir.
Bu sayfa, temel tabloların nasıl oluşturulacağını, sunum için tablolar sayfası ise tabloların nasıl güzel bir şekilde biçimlendirileceğini ve yazdırılacağını kapsar.
Bu paketlerin her birinin kod dilinin basitliği, çıktıların erişilebilirliği, basılı çıktıların kalitesi alanlarında avantajları ve dezavantajları vardır. Senaryonuz için hangi yaklaşımın işe yaradığına karar vermek için bu sayfayı kullanın.
Tablolama ve çapraz tablo özet tabloları için birkaç seçeneğiniz vardır. Göz önünde bulundurulması gereken faktörlerden bazıları, kod basitliği, özelleştirilebilirlik, istenen çıktı (veri çerçevesi olarak veya “güzel” yani .png/.jpeg/.html görüntüsü olarak R konsoluna yazdırılabilir) ve çıktı sonrası işleme kolaylığıdır. Durumunuz için aracı seçerken aşağıdaki noktaları göz önünde bulundurun.
• Tabloları ve çapraz tabloları oluşturmak ve “süslemek” için janitor’dan tabyl() kullanın
• Birden çok sütun ve/veya grup için sayısal özet istatistiklerin veri çerçevelerini kolayca oluşturmak için rstatix’ten get_summary_stats() kullanın
• Daha karmaşık istatistikler, düzenli veri çerçevesi çıktıları veya ggplot() için veri hazırlamak için dplyr’den summarise() ve count() kullanın
• Ayrıntılı ve yayına hazır tablolar oluşturmak için gtsummary’den tbl_summary() kullanın • Yukarıdaki paketlere erişiminiz yoksa, temel R’dan table() kullanın
17.1 Hazırlık
Paketleri yükleme
Bu kod bloğu, analizler için gerekli olan paketlerin yüklenmesini gösterir. Bu el kitabında, gerekirse paketi kuran ve kullanım için yükleyen pacman’ın p_load() fonksiyonu vurgulanmaktadır. Ayrıca, temel R’dan library() ile kurulu paketleri yükleyebilirsiniz. R paketleri hakkında daha fazla bilgi için R’ın temelleri sayfasına bakabilirsiniz.
pacman::p_load(
rio, # Dosya içeri aktarımı
here, # Dosyaların tespit edilmesi
skimr, # Verinin gözden geçirilmesi
tidyverse, # Veri yönetimi + ggplot2 grafikleri
gtsummary, # Özet istatistikler ve testler
rstatix, # Özet istatistikler ve istatistik testler
janitor, # Toplamların ve yüzdelerin eklenmesi
scales, # Yüzdelerin oranlara kolayca çevrilmesi
flextable # Tabloların “güzel” resimlere dönüştürülmesi
)Verinin içeri aktarımı
Simüle edilmiş bir Ebola salgını veri setini içe aktarıyoruz. Devam etmek istiyorsanız, “temiz” satır listesini (.rds dosyası olarak) indirmek için tıklayın click to download the “clean” linelist . Verilerinizi rio paketinden import() fonksiyonuyla içe aktarın (.xlsx, .rds, .csv gibi birçok dosya türünü kabul eder - ayrıntılar için İçe Aktarma ve Dışa Aktarma sayfasına bakın).
# satır listesini içe aktar
linelist <- import("linelist_cleaned.rds")The first 50 rows of the linelist are displayed below.
17.2 Verileri gözden geçirme
skimr paketi
skimr paketini kullanarak, veri tabaınızdaki değişkenlerin her biri için ayrıntılı ve estetik bir genel bakış elde edebilirsiniz. github sayfasında github. skimr hakkında daha fazla bilgi edinin.
Aşağıda, ’skim()’fonksiyonu tüm satır listesi veri çerçevesine uygulanır. Veri çerçevesine genel bir bakış ve her sütunun (sınıfa göre) bir özeti çıkarılır.
## veritabanındaki her değişken için bilgiyi edin
skim(linelist)| Name | linelist |
| Number of rows | 5888 |
| Number of columns | 30 |
| _______________________ | |
| Column type frequency: | |
| character | 13 |
| Date | 4 |
| factor | 2 |
| numeric | 11 |
| ________________________ | |
| Group variables | None |
Variable type: character
| skim_variable | n_missing | complete_rate | min | max | empty | n_unique | whitespace |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| case_id | 0 | 1.00 | 6 | 6 | 0 | 5888 | 0 |
| outcome | 1323 | 0.78 | 5 | 7 | 0 | 2 | 0 |
| gender | 278 | 0.95 | 1 | 1 | 0 | 2 | 0 |
| age_unit | 0 | 1.00 | 5 | 6 | 0 | 2 | 0 |
| hospital | 0 | 1.00 | 5 | 36 | 0 | 6 | 0 |
| infector | 2088 | 0.65 | 6 | 6 | 0 | 2697 | 0 |
| source | 2088 | 0.65 | 5 | 7 | 0 | 2 | 0 |
| fever | 249 | 0.96 | 2 | 3 | 0 | 2 | 0 |
| chills | 249 | 0.96 | 2 | 3 | 0 | 2 | 0 |
| cough | 249 | 0.96 | 2 | 3 | 0 | 2 | 0 |
| aches | 249 | 0.96 | 2 | 3 | 0 | 2 | 0 |
| vomit | 249 | 0.96 | 2 | 3 | 0 | 2 | 0 |
| time_admission | 765 | 0.87 | 5 | 5 | 0 | 1072 | 0 |
Variable type: Date
| skim_variable | n_missing | complete_rate | min | max | median | n_unique |
|---|---|---|---|---|---|---|
| date_infection | 2087 | 0.65 | 2014-03-19 | 2015-04-27 | 2014-10-11 | 359 |
| date_onset | 256 | 0.96 | 2014-04-07 | 2015-04-30 | 2014-10-23 | 367 |
| date_hospitalisation | 0 | 1.00 | 2014-04-17 | 2015-04-30 | 2014-10-23 | 363 |
| date_outcome | 936 | 0.84 | 2014-04-19 | 2015-06-04 | 2014-11-01 | 371 |
Variable type: factor
| skim_variable | n_missing | complete_rate | ordered | n_unique | top_counts |
|---|---|---|---|---|---|
| age_cat | 86 | 0.99 | FALSE | 8 | 0-4: 1095, 5-9: 1095, 20-: 1073, 10-: 941 |
| age_cat5 | 86 | 0.99 | FALSE | 17 | 0-4: 1095, 5-9: 1095, 10-: 941, 15-: 743 |
Variable type: numeric
| skim_variable | n_missing | complete_rate | mean | sd | p0 | p25 | p50 | p75 | p100 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| generation | 0 | 1.00 | 16.56 | 5.79 | 0.00 | 13.00 | 16.00 | 20.00 | 37.00 |
| age | 86 | 0.99 | 16.07 | 12.62 | 0.00 | 6.00 | 13.00 | 23.00 | 84.00 |
| age_years | 86 | 0.99 | 16.02 | 12.64 | 0.00 | 6.00 | 13.00 | 23.00 | 84.00 |
| lon | 0 | 1.00 | -13.23 | 0.02 | -13.27 | -13.25 | -13.23 | -13.22 | -13.21 |
| lat | 0 | 1.00 | 8.47 | 0.01 | 8.45 | 8.46 | 8.47 | 8.48 | 8.49 |
| wt_kg | 0 | 1.00 | 52.64 | 18.58 | -11.00 | 41.00 | 54.00 | 66.00 | 111.00 |
| ht_cm | 0 | 1.00 | 124.96 | 49.52 | 4.00 | 91.00 | 129.00 | 159.00 | 295.00 |
| ct_blood | 0 | 1.00 | 21.21 | 1.69 | 16.00 | 20.00 | 22.00 | 22.00 | 26.00 |
| temp | 149 | 0.97 | 38.56 | 0.98 | 35.20 | 38.20 | 38.80 | 39.20 | 40.80 |
| bmi | 0 | 1.00 | 46.89 | 55.39 | -1200.00 | 24.56 | 32.12 | 50.01 | 1250.00 |
| days_onset_hosp | 256 | 0.96 | 2.06 | 2.26 | 0.00 | 1.00 | 1.00 | 3.00 | 22.00 |
Tüm bir veri tabanı hakkında bilgi almak için temel R’dan summary() fonksiyonunu da kullanabilirsiniz, ancak bu çıktıyı okumak skimr çıktısından daha zor olabilir. Bu nedenle, sayfa sayısından tasarruf etmek için çıktı aşağıda gösterilmemiştir.
## veritabanındaki her sütun için bilgiyi edin
summary(linelist)Özet İstatistikleri
Sayısal bir sütunda özet istatistikleri göstermek için temel R işlevlerini kullanabilirsiniz. Bir sayısal sütun için yararlı özet istatistiklerin çoğunu aşağıdaki gibi summary() kullanarak elde edebilirsiniz. Veri çerçevesi adının da aşağıda gösterildiği gibi belirtilmesi gerektiğini unutmayın.
summary(linelist$age_years) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
0.00 6.00 13.00 16.02 23.00 84.00 86 Dizin parantezleri [ ] ile veri çerçevesinin belirli bir bölümüne erişebilir ve kaydedebilirsiniz:
summary(linelist$age_years)[[2]] # yalnızca ikinci ögeyi göster[1] 6# eşdeğeri, eleman adı için yukarıdakine alternatif olarak
# summary(linelist$age_years)[["1st Qu."]] max(), min(), median(), ortalama(), quantile(), sd() ve range() gibi temel R işlevleriyle istatistikleri tek tek elde edebilirsiniz. Tam bir liste için R’ın temelleri sayfasına bakabilirsiniz.
UYARI: Verileriniz eksik değerler içeriyorsa, R bunu belirtmenizi ister. Bu nedenle, na.rm = TRUE argümanı aracılığıyla R’nin eksik değerleri yok saymasını belirtmediğiniz sürece komut NA değerini verir.na.rm = TRUE.
Özet istatistikleri bir veri çerçevesi biçiminde döndürmek için rstatix’teki get_summary_stats() fonkisyonunu kullanabilirsiniz. Bu fonksiyon, sonraki işlemleri gerçekleştirmek veya istatistiklerle çizim yapmak için yardımcı olabilir. rstatix paketi ve işlevleri hakkında daha fazla ayrıntı için Temel istatistiksel testler sayfasına bakın.
linelist %>%
get_summary_stats(
age, wt_kg, ht_cm, ct_blood, temp, # hesaplanacak sütunlar
type = "common") # döndürülecek özet istatistikler# A tibble: 5 × 10
variable n min max median iqr mean sd se ci
<fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 age 5802 0 84 13 17 16.1 12.6 0.166 0.325
2 wt_kg 5888 -11 111 54 25 52.6 18.6 0.242 0.475
3 ht_cm 5888 4 295 129 68 125. 49.5 0.645 1.26
4 ct_blood 5888 16 26 22 2 21.2 1.69 0.022 0.043
5 temp 5739 35.2 40.8 38.8 1 38.6 0.977 0.013 0.02517.3 janitor paketi
janitor paketleri, yüzdeleri, oranları, sayıları vb. görüntülemek için yardımcı işlevlerin uygulandığı tablolar ve çapraz tablolar oluşturmak için tabyl() fonksiyonunu sunar.
Aşağıda, sıra listesi veri çerçevesini janitor fonksiyonlarına aktarıyoruz ve sonucu yazdırıyoruz. İstenirse, sonuç tablolarını <- atama operatörü ile de kaydedebilirsiniz.
Basit tabyl
‘tabyl()’ öğesinin belirli bir sütunda varsayılan kullanımı, değerler, sayılar ve sütun bazında “yüzdeler” (oranlar) oluşturur. Oranlar çok basamaklı olabilir. Aşağıda açıklandığı gibi ‘adorn_rounding()’ ile ondalık basamak sayısını ayarlayabilirsiniz.
linelist %>% tabyl(age_cat) age_cat n percent valid_percent
0-4 1095 0.185971467 0.188728025
5-9 1095 0.185971467 0.188728025
10-14 941 0.159816576 0.162185453
15-19 743 0.126188859 0.128059290
20-29 1073 0.182235054 0.184936229
30-49 754 0.128057065 0.129955188
50-69 95 0.016134511 0.016373664
70+ 6 0.001019022 0.001034126
<NA> 86 0.014605978 NAYukarıda gördüğünüz gibi, eksik değerler varsa,
Sütun sınıfı faktörse ve verilerinizde yalnızca belirli düzeyler varsa, tüm düzeyler tabloda görünmeye devam eder. show_missing_levels = FALSE belirterek bu özelliği kapatabilirsiniz. Faktörler sayfasında daha fazla bilgiye ulaşabilirsiniz.
Çapraz tablolar
Çapraz tablolar, tabyl() içinde bir veya daha fazla ek sütun eklenerek elde edilir. Çıktıda yalnızca sayıların elde edildiğini unutmayın - oranlar ve yüzdeler, aşağıda gösterilen ek adımlarla eklenebilir.
linelist %>% tabyl(age_cat, gender) age_cat f m NA_
0-4 640 416 39
5-9 641 412 42
10-14 518 383 40
15-19 359 364 20
20-29 468 575 30
30-49 179 557 18
50-69 2 91 2
70+ 0 5 1
<NA> 0 0 86tabyl’in “süslenmesi”
Toplamları eklemek veya oranlara, yüzdelere dönüştürme işlemi veya ekranı başka bir şekilde ayarlamak için janitor “adorn” fonkisyonlarını kullanın. Tabloyu bu fonksiyonlardan birkaçından geçirebilirsiniz.
| Fonksiyon | Çıktı |
|---|---|
adorn_totals() |
Toplamların eklenmesi (where = “row”, “col”, veya “both”). name = “Total” için. |
adorn_percentages() |
Sayımların orana dönüştürülmesi denominator = “row”, “col”, veya “all” |
adorn_pct_formatting() |
Oranların yüzdelere çevrimi. digits = belirtilmelidir. “%” sembolü bu argüman ile uzaklaştırılır. affix_sign = FALSE. |
adorn_rounding() |
Oranların digits = sayıda basamağa yuvarlanması. Yüzdelerin yuvarlanması için adorn_pct_formatting(). |
adorn_ns() |
Oranlar veya yüzdeler tablosuna sayıları ekleyin. Sayıları parantez içinde göstermek için position = “rear” veya yüzdeleri parantez içinde koymak için “front” belirtin. |
adorn_title() |
DEğişkenler aracılığıyla dize (string)eklenmesi row_name = and/or col_name = |
Yukarıdaki işlevleri uyguladığınız sıra önemlidir. Aşağıda bazı örnekler verilmiştir.
Varsayılan oranlar yerine yüzdeleri olan basit, tek yönlü bir tablo örneği:
linelist %>% # vaka satır listesi
tabyl(age_cat) %>% # sayıları-oranları yaşa göre tablo haline getirin
adorn_pct_formatting() # oranları yüzdelere çevir age_cat n percent valid_percent
0-4 1095 18.6% 18.9%
5-9 1095 18.6% 18.9%
10-14 941 16.0% 16.2%
15-19 743 12.6% 12.8%
20-29 1073 18.2% 18.5%
30-49 754 12.8% 13.0%
50-69 95 1.6% 1.6%
70+ 6 0.1% 0.1%
<NA> 86 1.5% -Toplam satır ve satır yüzdelerini içeren bir çapraz tablo.
linelist %>%
tabyl(age_cat, gender) %>% # yaş ve cinsiyete göre sayılar
adorn_totals(where = "row") %>% # toplam satırı ekle
adorn_percentages(denominator = "row") %>% # sayıları oranlara dönüştür
adorn_pct_formatting(digits = 1) # oranları yüzdelere çevir age_cat f m NA_
0-4 58.4% 38.0% 3.6%
5-9 58.5% 37.6% 3.8%
10-14 55.0% 40.7% 4.3%
15-19 48.3% 49.0% 2.7%
20-29 43.6% 53.6% 2.8%
30-49 23.7% 73.9% 2.4%
50-69 2.1% 95.8% 2.1%
70+ 0.0% 83.3% 16.7%
<NA> 0.0% 0.0% 100.0%
Total 47.7% 47.6% 4.7%Hem sayıların hem de yüzdelerin görüntülenmesi için ayarlanmış bir çapraz tablo.
linelist %>% # vaka listesi
tabyl(age_cat, gender) %>% # çapraz tablo sayıları
adorn_totals(where = "row") %>% # toplam satırı ekle
adorn_percentages(denominator = "col") %>% # oranlara dönüştürmek
adorn_pct_formatting() %>% # yüzdeye dönüştür
adorn_ns(position = "front") %>% # "sayı (yüzde)" olarak görüntüleme
adorn_title( # başlıkların ayarlanması
row_name = "Age Category",
col_name = "Gender") Gender
Age Category f m NA_
0-4 640 (22.8%) 416 (14.8%) 39 (14.0%)
5-9 641 (22.8%) 412 (14.7%) 42 (15.1%)
10-14 518 (18.5%) 383 (13.7%) 40 (14.4%)
15-19 359 (12.8%) 364 (13.0%) 20 (7.2%)
20-29 468 (16.7%) 575 (20.5%) 30 (10.8%)
30-49 179 (6.4%) 557 (19.9%) 18 (6.5%)
50-69 2 (0.1%) 91 (3.2%) 2 (0.7%)
70+ 0 (0.0%) 5 (0.2%) 1 (0.4%)
<NA> 0 (0.0%) 0 (0.0%) 86 (30.9%)
Total 2,807 (100.0%) 2,803 (100.0%) 278 (100.0%)tabyl çıktısının alınması
Varsayılan olarak tabyl, R konsolunuza ham formda yazdıracaktır.
Alternatif olarak, RStudio Viewer’da .png, .jpeg, .html, vb. olarak dışa aktarılabilen bir resim olarak yazdırmak için tabyl’i flextable veya benzeri bir pakete geçirebilirsiniz. Bu işlem, Sunum için tablolar sayfasında tartışılmaktadır. Bu şekilde yazdırıyorsanız ve adorn_titles() kullanıyorsanız, place = argümanını “combined” belirtmeniz gerektiğini unutmayın.
linelist %>%
tabyl(age_cat, gender) %>%
adorn_totals(where = "col") %>%
adorn_percentages(denominator = "col") %>%
adorn_pct_formatting() %>%
adorn_ns(position = "front") %>%
adorn_title(
row_name = "Age Category",
col_name = "Gender",
placement = "combined") %>% # resim olarak yazdırmak için bu gereklidir
flextable::flextable() %>% # güzel görüntüye dönüştür
flextable::autofit() # satır başına bir satıra biçimlendirAge Category/Gender |
f |
m |
NA_ |
Total |
|---|---|---|---|---|
0-4 |
640 (22.8%) |
416 (14.8%) |
39 (14.0%) |
1,095 (18.6%) |
5-9 |
641 (22.8%) |
412 (14.7%) |
42 (15.1%) |
1,095 (18.6%) |
10-14 |
518 (18.5%) |
383 (13.7%) |
40 (14.4%) |
941 (16.0%) |
15-19 |
359 (12.8%) |
364 (13.0%) |
20 (7.2%) |
743 (12.6%) |
20-29 |
468 (16.7%) |
575 (20.5%) |
30 (10.8%) |
1,073 (18.2%) |
30-49 |
179 (6.4%) |
557 (19.9%) |
18 (6.5%) |
754 (12.8%) |
50-69 |
2 (0.1%) |
91 (3.2%) |
2 (0.7%) |
95 (1.6%) |
70+ |
0 (0.0%) |
5 (0.2%) |
1 (0.4%) |
6 (0.1%) |
0 (0.0%) |
0 (0.0%) |
86 (30.9%) |
86 (1.5%) |
Diğer tablolarda kullanımı
janitor adorn_*() işlevlerini, dplyr’den summarise() ve count() veya temel R’dan table() tarafından oluşturulanlar diğer tabloları da kullanabilirsiniz. Tabloyu istenen janitor fonksiyonuna yönlendirmeniz yeterlidir. Örneğin:
linelist %>%
count(hospital) %>% # dplyr fonksiyonu
adorn_totals() # janitor fonksiyonu hospital n
Central Hospital 454
Military Hospital 896
Missing 1469
Other 885
Port Hospital 1762
St. Mark's Maternity Hospital (SMMH) 422
Total 5888tabyl kaydedilmesi
Tabloyu flextable gibi bir paketle “güzel” bir resme dönüştürürseniz, o paketteki fonksiyonlarla kaydedebilirsiniz (flextable’da save_as_html(), save_as_word(), save_as_ppt() ve save_as_image() gibi fonksiyonlar bulunmaktadır. Sunum için tablolar sayfasında kapsamlı bir şekilde tartışılmıştır. Aşağıdaki tablo, elle düzenlenebilen bir Word belgesi olarak kaydedilmiştir:
linelist %>%
tabyl(age_cat, gender) %>%
adorn_totals(where = "col") %>%
adorn_percentages(denominator = "col") %>%
adorn_pct_formatting() %>%
adorn_ns(position = "front") %>%
adorn_title(
row_name = "Age Category",
col_name = "Gender",
placement = "combined") %>%
flextable::flextable() %>% # resme dönüştür
flextable::autofit() %>% # satır başına yalnızca bir satır
flextable::save_as_docx(path = "tabyl.docx") # dosya yoluna Word belgesi kaydet
İstatistikler
Aşağıda gösterildiği gibi, stats paketinden chisq.test() veya fisher.test() gibi fonksiyonlarla tablolar üzerinde istatistiksel testler uygulayabilirsiniz. Bu işlem, eksik değerlere izin verilmez, bu nedenle show_na = FALSE ile tablodan hariç tutulurlar.
age_by_outcome <- linelist %>%
tabyl(age_cat, outcome, show_na = FALSE)
chisq.test(age_by_outcome)
Pearson's Chi-squared test
data: age_by_outcome
X-squared = 6.4931, df = 7, p-value = 0.4835Daha fazla kod ve istatistiklerle ilgili ipuçları için Temel istatistik testleri sayfasına bakın.
Diğer ipuçları
• Yukarıdaki hesaplamalardan herhangi birinden eksik değerleri hariç tutmak için na.rm = TRUE değişkenini kullanın.
• tabyl() tarafından oluşturulmamış tablolara herhangi bir adorn_*() yardımcı fonksiyonu uyguluyorsanız, bunları adorn_percentage(,,,c(cases,deaths)) sintaksıyla belirli sütunlara uygulayabilirsiniz. (Sütunlar 4. değişken olarak belirtilmedir.). Sintaksı basit değil, bu nedenle bu işlem yerine summarise() kullanmayı düşünün.
• Daha fazla ayrıntıyı janitor sayfasından ve tabyl gösteriminden okuyabilirsiniz. janitor sayfası ve tabyl göstergesi.
17.4 dplyr paketi
dplyr, tidyverse paketlerinin bir parçasıdır ve çok yaygın bir veri yönetimi aracıdır.
dplyr’ın summarise() ve count() fonksiyonları tablolar oluşturmak, istatistikleri hesaplamak, gruba göre özetlemek veya tabloları ggplot()’a geçirmek için kullanışlı bir yaklaşımdır.
summarise(), yeni bir özet veri çerçevesi oluşturur. Veriler gruplandırılmamışsa, tüm veri çerçevesinin belirtilen özet istatistiklerini içeren tek satırlık bir veri çerçevesi oluşturur. Veriler gruplandırılmışsa, yeni veri çerçevesinde grup başına bir satır oluşturacaktır (bkz. Verilerin gruplandırması sayfası).
- summarise() fonksiyonunun parantezleri içinde, her yeni özet sütununun adını ve ardından bir eşittir işareti ve uygulanacak istatistiksel işlevi argüman olarak belirtmelisiniz.
İPUCU: Özetleme işlevi hem İngiliz hem de Amerikan İngilizcesi ile yazılabilir. (summarise() and summarize()).
Gözlem sayılarını elde etme
summarise() içinde uygulanacak en basit fonksiyon n()’dir. Satır sayısını elde etmek için parantezleri boş bırakın.
linelist %>% # satır listesiyle başla
summarise(n_rows = n()) # n_rows sütunu ile özet veri çerçevesi elde edilir n_rows
1 5888Verileri önceden gruplandırıldığında bu daha ilginç sonuçlar elde edilir.
linelist %>%
group_by(age_cat) %>% # verileri age_cat sütunundaki değerlere göre gruplandır
summarise(n_rows = n()) # *grup başına* satır sayısı elde edilir# A tibble: 9 × 2
age_cat n_rows
<fct> <int>
1 0-4 1095
2 5-9 1095
3 10-14 941
4 15-19 743
5 20-29 1073
6 30-49 754
7 50-69 95
8 70+ 6
9 <NA> 86Yukarıdaki komut, count() işlevi kullanılarak kısaltılabilir. count() şunları yapar:
- Verileri belirlenen sütunlara göre gruplandırır
- Verileri n() ile özetler (n sütunu oluşturur)
- Verileri gruplarını çözer
linelist %>%
count(age_cat) age_cat n
1 0-4 1095
2 5-9 1095
3 10-14 941
4 15-19 743
5 20-29 1073
6 30-49 754
7 50-69 95
8 70+ 6
9 <NA> 86Sayılar sütununun adını varsayılan n’den name = değişkeniyle değiştirebilirsiniz.
İki veya daha fazla gruplandırma sütunundaki sayılar “uzun” biçimde tablo halinde döndürülür. n sütununda gözlem sayıları bulunmaktadır. “Uzun” ve “geniş” veri biçimleri hakkında bilgi edinmek için verileri pivotlama sayfasına bakın.
linelist %>%
count(age_cat, outcome) age_cat outcome n
1 0-4 Death 471
2 0-4 Recover 364
3 0-4 <NA> 260
4 5-9 Death 476
5 5-9 Recover 391
6 5-9 <NA> 228
7 10-14 Death 438
8 10-14 Recover 303
9 10-14 <NA> 200
10 15-19 Death 323
11 15-19 Recover 251
12 15-19 <NA> 169
13 20-29 Death 477
14 20-29 Recover 367
15 20-29 <NA> 229
16 30-49 Death 329
17 30-49 Recover 238
18 30-49 <NA> 187
19 50-69 Death 33
20 50-69 Recover 38
21 50-69 <NA> 24
22 70+ Death 3
23 70+ Recover 3
24 <NA> Death 32
25 <NA> Recover 28
26 <NA> <NA> 26Tüm seviyelerin gösterimi
Bir sınıf faktörü sütunu oluştururken, summarise() veya count() komutuna .drop = FALSE argümanını ekleyerek (yalnızca verilerde değerleri olan seviyeleri değil) tüm seviyelerin gösterebilirsiniz.
Bu teknik, tablolarınızı/grafiklerinizi standart hale getirmek için kullanışlıdır. Özellikle, birden fazla alt grup için grafik oluştururken ya da rutin raporlar için tekrarlayan grafiklerr oluştururken faydalıdır. Bu koşulların her birinde, verilerdeki değerler değişse de sabit kalan seviyeler tanımlayabilirsiniz.
Daha fazla bilgi için [Faktörler] sayfasına bakın.
Oranlar
Oranlar, yeni bir sütun oluşturmak için tablonun mutate() fonksiyonuna yönlendirmesi ile elde edilebilir. Yeni sütun, sayım sütununun (varsayılan olarak n) sayım sütununun toplamının elde edildiği sum()’a bölünmesiyle oluşturulur (bu işlem bir oran verir).
Bu durumda, mutate() komutundaki sum() öğesinin, oranın paydası olarak kullanılmak üzere tüm n sütununun toplamını vereceğini unutmayın. Verileri gruplandırılması sayfasında açıklandığı gibi, gruplandırılmış verilerde sum() fonksiyonu kullanılıyorsa (örneğin, mutate() fonksiyonu group_by() komutunu takip ediyorsa), gruba göre toplamlar elde edilir. Yukarıda belirtildiği gibi, count() fonksiyonu grupları çözerek görevini tamamlar. Böylece, bu senaryoda tam sütun oranlarını elde ederiz.
Yüzdeleri kolayca görüntülemek için, scales paketinden percent() fonksiyonunu kullanabilirsiniz (bu fonksiyonda verinin sınıf karakterine dönüştürüldüğünü unutmayın).
age_summary <- linelist %>%
count(age_cat) %>% # cinsiyete göre grupla ve say ("n" sütunu oluşur)
mutate( # sütunun yüzdesini oluştur – paydaya dikkat edin
percent = scales::percent(n / sum(n)))
# çıktı al
age_summary age_cat n percent
1 0-4 1095 18.60%
2 5-9 1095 18.60%
3 10-14 941 15.98%
4 15-19 743 12.62%
5 20-29 1073 18.22%
6 30-49 754 12.81%
7 50-69 95 1.61%
8 70+ 6 0.10%
9 <NA> 86 1.46%Aşağıda gruplar içindeki oranları hesaplamak için bir yöntem gösterilmiştir. Seçici olarak uygulanan farklı veri gruplama düzeylerine dayanan bir yöntemdir. İlk olarak, veriler group_by() aracılığıyla sonuca göre gruplandırılır. Ardından, count() uygulanır. Bu fonksiyon, verileri age_cat’e göre gruplandırır ve her sonuç-age_cat kombinasyonu için gözlem sayılarını verir. Daha önemlisi, count() aynı zamanda age_cat gruplandırmasını da çözer, bu nedenle geriye kalan tek veri gruplaması sonuca göre orijinal gruplandırmadır. Bu nedenle, oranları hesaplamada son adımı (payda sum(n)) hala sonuca göre gruplandırılmıştır.
age_by_outcome <- linelist %>% # satır listesiyle başla
group_by(outcome) %>% # sonuca göre gruplandır
count(age_cat) %>% # age_cat ile gruplandır ve say ve ardından age_cat gruplamasını kaldır
mutate(percent = scales::percent(n / sum(n))) # yüzdeyi hesapla - paydanın sonuç grubuna göre olduğuna dikkat edinGrafikleştirme
Yukarıdaki gibi “uzun” bir tablo ggplot() ile rahatça görüntülenebilir. Veriler ggplot() tarafından doğal olarak kabul edilen “uzun” formattadır. ggplot temelleri ve ggplot ipuçları sayfalarındaki diğer örneklere bakın.
linelist %>% # satır listesiyle başlama
count(age_cat, outcome) %>% # sayıları iki sütuna göre gruplandırın ve tablolaştırın
ggplot()+ # yeni veri çerçevesini ggplot'a geçir
geom_col( # sütun grafiği oluştur
mapping = aes(
x = outcome, # sonucu x eksenine eşle
fill = age_cat, # age_cat'i dolguya eşle
y = n)) # sayım sütununu `n` yüksekliğe eşle
Özet istatistiği
dplyr ve summarise()’in önemli bir avantajı, median(), mean(), max(), min(), sd() (standart sapma) ve yüzdelikler gibi daha ileri istatistik özetleri oluşturma yeteneğidir. Belirli mantık kriterlerini karşılayan satır sayılarını elde etmek için sum() fonksiyonuna da kullanabilirsiniz. Yukarıdaki gibi, bu çıktılar tüm veri çerçevesi için veya belli grup gruplar için oluşturulabilir.
Sintaks aynıdır - summarise() parantezleri içinde yeni özet sütunlarının adları, ardından bir eşittir işareti ve uygulanacak istatistiksel fonksiyonlar yazılmalıdır. İstatistiksel fonksiyon içinde, üzerinde çalışılacak sütunları ve ilgili argümanlar yazılmalıdır (örneğin, çoğu matematiksel fonksiyon için na.rm = DOĞRU).
Mantıksal bir ölçütü karşılayan satır sayısını elde etmek için sum()’u da kullanabilirsiniz. İçindeki ifade TRUE olarak değerlendirilirse sayıma girer. Örneğin:
-
sum(age_years < 18, na.rm=T)
-
sum(gender == "male", na.rm=T)
sum(response %in% c("Likely", "Very Likely"))
Aşağıda, satır listesi verilerinde, semptom başlangıcından hastaneye kabule kadar geçen gün gecikmesi değişkeni (sütun days_onset_hosp) özetlenmiştir.
summary_table <- linelist %>% # linelist ile başlayın, yeni nesne olarak kaydedin
group_by(hospital) %>% # tüm hesaplamaları hastaneye göre gruplandır
summarise( # yalnızca aşağıdaki özet sütunları elde edilecek
cases = n(), # grup başına satır sayısı
delay_max = max(days_onset_hosp, na.rm = T), # maksimum gecikme
delay_mean = round(mean(days_onset_hosp, na.rm=T), digits = 1), # ortalama gecikme, yuvarlanmış
delay_sd = round(sd(days_onset_hosp, na.rm = T), digits = 1), # gecikmelerin standart sapması, yuvarlanmış
delay_3 = sum(days_onset_hosp >= 3, na.rm = T), # 3 veya daha fazla gün gecikmeli satır sayısı
pct_delay_3 = scales::percent(delay_3 / cases) # önceden tanımlanmış gecikme sütununu yüzdeye dönüştür
)
summary_table # yazdır# A tibble: 6 × 7
hospital cases delay_max delay_mean delay_sd delay_3 pct_delay_3
<chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <chr>
1 Central Hospital 454 12 1.9 1.9 108 24%
2 Military Hospital 896 15 2.1 2.4 253 28%
3 Missing 1469 22 2.1 2.3 399 27%
4 Other 885 18 2 2.2 234 26%
5 Port Hospital 1762 16 2.1 2.2 470 27%
6 St. Mark's Maternity … 422 18 2.1 2.3 116 27% Bazı ipuçları
• Belirli ölçütleri karşılayan (==) satırları “saymak” için bir mantıksal ifadeyle sum() kullanın • sum() gibi matematiksel fonksiyonlarda na.rm = TRUE kullanımına dikkat edin, aksi takdirde eksik değerler varsa NA elde edilir. • Yüzdelere kolayca dönüştürmek için scales paketindeki percent() işlevini kullanın • Sırasıyla 1 veya 2 ondalık basamak sağlamak için accuracy = argümanını 0,1 veya 0,01 olarak ayarlayın • Ondalık sayıları belirtmek için temel R’dan round() fonksiyonunu kullanın • Bu istatistikleri tüm veri kümesinde hesaplamak için, group_by() olmadan summarise() kullanın. • Daha sonraki hesaplamalar için (örneğin payda oluşturmak için) veri çerçevenizden select() ile seçebileceğiniz sütunlar oluşturabilirsiniz.
Koşullu istatistikler
Koşullu istatistikleri elde etmek isteyebilirsiniz - ör. belirli ölçütleri karşılayan maksimum satır sayısı elde edilebilir. Bu işlem, sütun parantez [ ] ile alt kümelere ayrılarak gerçekleştirilebilir. Aşağıdaki örnek, ateşi olan veya olmayan hastalar için maksimum vücut sıcaklığını verir. Ancak unutmayın - group_by()ve pivot_wider() komutlarıyla (aşağıda gösterildiği gibi) başka bir sütun eklemek daha uygun olabilir. (#tbls_pivot_wider)).
linelist %>%
group_by(hospital) %>%
summarise(
max_temp_fvr = max(temp[fever == "yes"], na.rm = T),
max_temp_no = max(temp[fever == "no"], na.rm = T)
)# A tibble: 6 × 3
hospital max_temp_fvr max_temp_no
<chr> <dbl> <dbl>
1 Central Hospital 40.4 38
2 Military Hospital 40.5 38
3 Missing 40.6 38
4 Other 40.8 37.9
5 Port Hospital 40.6 38
6 St. Mark's Maternity Hospital (SMMH) 40.6 37.9Hepsini birleştirmek
stringr’den str_glue() fonksiyonu, birkaç sütundaki değerleri yeni bir sütunda birleştirmek için kullanışlıdır. Genellikle bu fonksiyon summarise() komutundan sonra kullanılır.
Karakterler ve dizeler sayfasında, unite() ve paste0() dahil olmak üzere sütunları birleştirmek için çeşitli seçenekler tartışılmaktadır. Bu kullanım örneğinde, unite()’den daha esnek olduğu ve paste0()’dan daha basit sözdizimine sahip olduğu için str_glue() vurgulanmıştır.
Aşağıdaki örnekte, summary_table veri çerçevesinde, delay_mean ve delay_sd sütunları birleştirilecek, yeni sütuna parantez biçimlendirmesi eklenecek ve ilgili eski sütunlar kaldırılacaktır.
Ardından, tabloyu daha anlaşılır hale getirmek için, janitor’dan adorn_totals() ile toplam bir satır eklenir (bu fonksiyon sayısal olmayan sütunları yok sayar). Son olarak, hem yeniden sıralamak hem de sütunları yeniden adlandırmak için dplyr’den select() kullanıyoruz.
Artık flextable’a geçebilir ve tablonun çıktısını Word, .png, .jpeg, .html, Powerpoint, RMarkdown, vb.’ye alabilirsiniz! (Sunum için tablolar sayfasına bakınız).
summary_table %>%
mutate(delay = str_glue("{delay_mean} ({delay_sd})")) %>% # diğer değerleri birleştir ve biçimlendir
select(-c(delay_mean, delay_sd)) %>% # iki eski sütunu sil
adorn_totals(where = "row") %>% # toplam satırı ekle
select( # sütunları sırala ve yeniden adlandır
"Hospital Name" = hospital,
"Cases" = cases,
"Max delay" = delay_max,
"Mean (sd)" = delay,
"Delay 3+ days" = delay_3,
"% delay 3+ days" = pct_delay_3
) Hospital Name Cases Max delay Mean (sd) Delay 3+ days
Central Hospital 454 12 1.9 (1.9) 108
Military Hospital 896 15 2.1 (2.4) 253
Missing 1469 22 2.1 (2.3) 399
Other 885 18 2 (2.2) 234
Port Hospital 1762 16 2.1 (2.2) 470
St. Mark's Maternity Hospital (SMMH) 422 18 2.1 (2.3) 116
Total 5888 101 - 1580
% delay 3+ days
24%
28%
27%
26%
27%
27%
-Yüzdelikler
Burada dplyr’deki yüzdelikler ve çeyrekliklere özel olarak değinilecektir. Yüzdelikleri döndürmek için, ‘quantile()’ fonksiyonunu varsayılanlarla kullanın veya istediğiniz değeri/değerleri ‘probs =’ değişkeni ile belirtin.
# yaşın varsayılan yüzdelik değerlerini alın (%0, %25, %50, %75, %100)
linelist %>%
summarise(age_percentiles = quantile(age_years, na.rm = TRUE))Warning: Returning more (or less) than 1 row per `summarise()` group was deprecated in
dplyr 1.1.0.
ℹ Please use `reframe()` instead.
ℹ When switching from `summarise()` to `reframe()`, remember that `reframe()`
always returns an ungrouped data frame and adjust accordingly. age_percentiles
1 0
2 6
3 13
4 23
5 84# manuel olarak belirtilen yaş yüzdelik değerlerini alın (%5, %50, %75, %98)
linelist %>%
summarise(
age_percentiles = quantile(
age_years,
probs = c(.05, 0.5, 0.75, 0.98),
na.rm=TRUE)
)Warning: Returning more (or less) than 1 row per `summarise()` group was deprecated in
dplyr 1.1.0.
ℹ Please use `reframe()` instead.
ℹ When switching from `summarise()` to `reframe()`, remember that `reframe()`
always returns an ungrouped data frame and adjust accordingly. age_percentiles
1 1
2 13
3 23
4 48Yüzdelikleri gruplara göre elde etmek istiyorsanız, group_by() öğesine basitçe başka bir sütun eklerseniz, uzun ve kullanışsız çıktılarla karşılaşabilirsiniz. Bu nedenle, bunun yerine istenen her yüzdelik düzeyi için bir sütun oluşturma yöntemini kullanın.
# manuel olarak belirtilen yaş yüzdelik değerlerini alın (%5, %50, %75, %98)
linelist %>%
group_by(hospital) %>%
summarise(
p05 = quantile(age_years, probs = 0.05, na.rm=T),
p50 = quantile(age_years, probs = 0.5, na.rm=T),
p75 = quantile(age_years, probs = 0.75, na.rm=T),
p98 = quantile(age_years, probs = 0.98, na.rm=T)
)# A tibble: 6 × 5
hospital p05 p50 p75 p98
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Central Hospital 1 12 21 48
2 Military Hospital 1 13 24 45
3 Missing 1 13 23 48.2
4 Other 1 13 23 50
5 Port Hospital 1 14 24 49
6 St. Mark's Maternity Hospital (SMMH) 2 12 22 50.2dplyr summarise() fonksiyonu kesinlikle daha iyi kontrol sağlarken, ihtiyacınız olan tüm özet istatistiklerin rstatix paketinden get_summary_stat() ile elde edebilirsiniz. Gruplandırılmış veriler üzerinde çalışıyorsanız, %0, %25, %50, %75 ve %100 değerlerini elde edebilirsiniz. Gruplandırılmamış verilere uygularsanız, yüzdelikleri probs = c(.05, .5, .75, .98) değişkeni ile belirtebilirsiniz.
linelist %>%
group_by(hospital) %>%
rstatix::get_summary_stats(age, type = "quantile")# A tibble: 6 × 8
hospital variable n `0%` `25%` `50%` `75%` `100%`
<chr> <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Central Hospital age 445 0 6 12 21 58
2 Military Hospital age 884 0 6 14 24 72
3 Missing age 1441 0 6 13 23 76
4 Other age 873 0 6 13 23 69
5 Port Hospital age 1739 0 6 14 24 68
6 St. Mark's Maternity Hospital (… age 420 0 7 12 22 84linelist %>%
rstatix::get_summary_stats(age, type = "quantile")# A tibble: 1 × 7
variable n `0%` `25%` `50%` `75%` `100%`
<fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 age 5802 0 6 13 23 84Birleştirilmiş verileri özetleyin
Birleştirilmiş verilerle başlarsanız, n() fonksiyonunu kullandığınızda, toplanan sayıların toplamını değil, satır sayısını elde edersiniz. Toplamları almak için verilerin sayımlar sütununda sum() öğesini kullanın. Örneğin, linelist_agg adında sayım veri çerçevesiyle başladığınızı varsayalım- vaka sayıları sonuca ve cinsiyete göre “uzun” biçimde gösterilir. Aşağıda, sonuca ve cinsiyete göre satır listesi vaka sayılarının örnek veri çerçevesini oluşturuyoruz (Anlaşılması için eksik değerler kaldırıldı).
linelist_agg <- linelist %>%
drop_na(gender, outcome) %>%
count(outcome, gender)
linelist_agg outcome gender n
1 Death f 1227
2 Death m 1228
3 Recover f 953
4 Recover m 950Sayıları (n sütunundaki) gruba göre toplamak için summarise()’i kullanabilirsiniz, ancak yeni sütunu sum(n, na.rm=T) değerine eşitlemeniz gerekmektedir. Toplam işlemine koşullu öğe eklemek için, sayımlar sütunundaki alt küme ayracını [ ] kullanabilirsiniz.
linelist_agg %>%
group_by(outcome) %>%
summarise(
total_cases = sum(n, na.rm=T),
male_cases = sum(n[gender == "m"], na.rm=T),
female_cases = sum(n[gender == "f"], na.rm=T))# A tibble: 2 × 4
outcome total_cases male_cases female_cases
<chr> <int> <int> <int>
1 Death 2455 1228 1227
2 Recover 1903 950 953
across() birden çok sütun arasından
summarise() fonksiyonunu across() kullanarak birden çok sütuna uygulayabilirsiniz. Bu şekilde birçok sütun için aynı istatistikleri hesaplayabilirsiniz . summarise() fonksiyonu içine across() fonksiyonunu yerleştirin ve aşağıdakileri belirtin:
-
.cols =sütun adlarının bir vektörü olarak .cols = c() veya “tidyselect” yardımcı işlevleri (aşağıda açıklanmıştır) -
.fns =gerçekleştirilecek fonksiyon (parantez yok) - bir liste içinde birden çok fonksiyon belirtebilirsiniz.
Aşağıda, mean() birkaç sayısal sütuna uygulanmıştır. Bir sütun vektörü .cols = argümanı olarak belirtilir ve .fns = olarak tek bir fonksiyon- bu durumda (parantez olmadan) ortalama belirtilir. İşlev için ek argümanlar (ör. na.rm=TRUE), .fns = argümanından sonra virgülle ayrılmış olarak yazılır.
Across() kullanılırken parantez ve virgüllerin sırasını doğru yapmak zor olabilir. Across() içinde, sütunları, fonksiyonları ve fonkisyonlar için gereken fazladan argümanları dahil etmeniz gerektiğini unutmayın.
linelist %>%
group_by(outcome) %>%
summarise(across(.cols = c(age_years, temp, wt_kg, ht_cm), # sütunlar
.fns = mean, # fonksiyon
na.rm=T)) # ekstra değişkenlerWarning: There was 1 warning in `summarise()`.
ℹ In argument: `across(...)`.
ℹ In group 1: `outcome = "Death"`.
Caused by warning:
! The `...` argument of `across()` is deprecated as of dplyr 1.1.0.
Supply arguments directly to `.fns` through an anonymous function instead.
# Previously
across(a:b, mean, na.rm = TRUE)
# Now
across(a:b, \(x) mean(x, na.rm = TRUE))# A tibble: 3 × 5
outcome age_years temp wt_kg ht_cm
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Death 15.9 38.6 52.6 125.
2 Recover 16.1 38.6 52.5 125.
3 <NA> 16.2 38.6 53.0 125.Aynı anda birden fazla fonksiyon çalıştırılabilir. Aşağıda, bir liste list() içinde .fns = için mean ve sd fonkisyonları sağlanır. Yeni sütunları istediğimiz gibbi adlandırabiliriz (örneğin, “ortalama” ve “sd”).
linelist %>%
group_by(outcome) %>%
summarise(across(.cols = c(age_years, temp, wt_kg, ht_cm), # sütunlar
.fns = list("mean" = mean, "sd" = sd), # çoklu fonksiyon
na.rm=T)) # ekstra değişkenler# A tibble: 3 × 9
outcome age_years_mean age_years_sd temp_mean temp_sd wt_kg_mean wt_kg_sd
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Death 15.9 12.3 38.6 0.962 52.6 18.4
2 Recover 16.1 13.0 38.6 0.997 52.5 18.6
3 <NA> 16.2 12.8 38.6 0.976 53.0 18.9
# ℹ 2 more variables: ht_cm_mean <dbl>, ht_cm_sd <dbl>Sütunları seçmek için .cols = argümanı için sağlayabileceğiniz “tidyselect” yardımcı işlevleri şunlardır:
• everything() - belirtilmeyen diğer tüm sütunlar • last_col() – son sütun • where() - tüm sütunlara bir fonksiyonu uygular ve DOĞRU olanları seçer • starts_with() - belirli bir ön-ekle eşleşir. Örnek: starts_with(“date”) • ends_with() - belirli bir son-ekle eşleşir. Örnek:ends_with(“_end”) • contains() - bir karakter dizisi içeren sütunlar. Örnek:contains(“time”) • matches() - regüler bir ifade (regex) uygulamak için. Örnek:contains(“[pt]al”) • num_range() - • any_of() – sütun adlandırılmışsa eşleşir. Ad mevcut değilse kullanışlıdır. Örnek: • any_of(date_onset, date_death, cardiac_arrest)
Örneğin, her sayısal sütunun ortalamasını elde etmek için where() fonksiyonunu kullanın ve içinde is.numeric’i parentez olmadan kullanın. Bütün bunlar across() komutu içinde kalır.
linelist %>%
group_by(outcome) %>%
summarise(across(
.cols = where(is.numeric), # veri çerçevesindeki tüm sayısal sütunlar
.fns = mean,
na.rm=T))# A tibble: 3 × 12
outcome generation age age_years lon lat wt_kg ht_cm ct_blood temp
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Death 16.7 15.9 15.9 -13.2 8.47 52.6 125. 21.3 38.6
2 Recover 16.4 16.2 16.1 -13.2 8.47 52.5 125. 21.1 38.6
3 <NA> 16.5 16.3 16.2 -13.2 8.47 53.0 125. 21.2 38.6
# ℹ 2 more variables: bmi <dbl>, days_onset_hosp <dbl>Pivot genişletme
Tablonuzu “geniş” biçimde oluşturmayı tercih ederseniz, tidyr pivot_wider() fonksiyonunu kullanarak dönüştürebilirsiniz. Sütunları rename() ile yeniden adlandırmanız gerekebilir. Daha fazla bilgi için Verilerin pivotlanması sayfasına bakın.
Aşağıdaki örnek, oranlar bölümündeki “uzun” tablodur ve age_by_outcome ile başlamaktadır.
age_by_outcome <- linelist %>% # satır listesiyle başla
group_by(outcome) %>% # sonuca göre gruplandır
count(age_cat) %>% # age_cat ile gruplandırın ve sayın ve ardından age_cat gruplamasını kaldırın
mutate(percent = scales::percent(n / sum(n))) # yüzdeyi hesapla - paydanın sonuç grubuna göre olduğuna dikkat edinDaha geniş bir tablo halinde özetlemek için ScriptTo ile, mevcut age_cat sütunundaki değerlerden name_from = age_cat ayarını yaparak yeni sütunlar yaratırız. Yeni tablo değerleri mevcut n sütunundan, value_from = n ile elde edilecektir. Pivotlama komutumuzda (çıktı) belirtilmeyen sütunlar, en sol tarafta değişmeden kalacaktır.
age_by_outcome %>%
select(-percent) %>% # basit gösterim için sadece sayımlar
pivot_wider(names_from = age_cat, values_from = n) # A tibble: 3 × 10
# Groups: outcome [3]
outcome `0-4` `5-9` `10-14` `15-19` `20-29` `30-49` `50-69` `70+` `NA`
<chr> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1 Death 471 476 438 323 477 329 33 3 32
2 Recover 364 391 303 251 367 238 38 3 28
3 <NA> 260 228 200 169 229 187 24 NA 26Toplam satırlar
summarise () işlevi, gruplanmış veriler üzerinde çalıştığında, otomatik olarak “toplam” istatistikler üretmez. Aşağıda, toplam satır eklemeye yönelik iki yaklaşım sunulmaktadır:
janitor’ün adorn_totals() fonskiyonu
Tablonuz yalnızca toplamda elde edilebilecek sayılardan veya orantılardan/yüzdelerden oluşuyorsa, yukarıdaki bölümde açıklandığı gibi janitor adorn_totals() fonksiyonunu kullanarak toplamları ekleyebilirsiniz. Bu fonkisyonun yalnızca sayısal sütunları toplayabileceğine dikkat edin - diğer toplam özet istatistiklerini hesaplamak istiyorsanız dplyr ile sonraki yaklaşıma bakın.
Aşağıda, satır listesi cinsiyete göre gruplandırılmıştır ve sonucu bilinen, ölen ve iyileşen vakaların sayısını açıklayan bir tabloda özetlenmiştir. Tabloyu adorn_totals()’a yönlendirmek, tablonun altına her sütunun toplamını yansıtan bir toplam satır ekler. Diğer adorn_*() işlevleri, kodda belirtildiği gibi ekranı ayarlar.
linelist %>%
group_by(gender) %>%
summarise(
known_outcome = sum(!is.na(outcome)), # Sonucun eksik olmadığı gruptaki satır sayısı
n_death = sum(outcome == "Death", na.rm=T), # Sonucun ölüm olduğu gruptaki satır sayısı
n_recover = sum(outcome == "Recover", na.rm=T), # Sonucun hayatta kalma olduğu gruptaki satır sayısı
) %>%
adorn_totals() %>% # Toplam satırı (her sayısal sütunun toplamı)
adorn_percentages("col") %>% # Sütun oranlarını al
adorn_pct_formatting() %>% # Oranları yüzdelere dönüştür
adorn_ns(position = "front") # % ve sayıları göster (sayılar önde) gender known_outcome n_death n_recover
f 2,180 (47.8%) 1,227 (47.5%) 953 (48.1%)
m 2,178 (47.7%) 1,228 (47.6%) 950 (47.9%)
<NA> 207 (4.5%) 127 (4.9%) 80 (4.0%)
Total 4,565 (100.0%) 2,582 (100.0%) 1,983 (100.0%)Toplam veride summarise() sonrasında bind_rows() fonksiyonu
Tablonuz median(), mean() vb. özet istatistiklerden oluşuyorsa, yukarıda gösterilen adorn_totals() yaklaşımı yeterli olmayacaktır. Bunun yerine, tüm veri kümesi için özet istatistikleri elde etmek için ayrı bir summarise() komutu kullanarak hesaplamanız ve ardından sonuçları orijinal gruplandırılmış özet tablosuna eklemeniz gerekir. Birleştirmeyi yapmak için, Verilerin birleştirilmesi sayfasında açıklanan dplyr’dan bind_rows() fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Aşağıda bir örnek verilmiştir:
group_by() ve summarise() ile hastane bazında sonuçların özetini şu şekilde çıkarabilirsiniz:
by_hospital <- linelist %>%
filter(!is.na(outcome) & hospital != "Missing") %>% # Eksik sonuç veya hastane verisi olan vakaları sil
group_by(hospital, outcome) %>% # Veriyi grupla
summarise( # İlgilenilen göstergelerin yeni özet sütunları oluşturun
N = n(), # Hastane-sonuç grubu başına satır sayısı
ct_value = median(ct_blood, na.rm=T)) # by_hospital grubu başına medyan CT değeri
by_hospital # tabloyu yazdır # A tibble: 10 × 4
# Groups: hospital [5]
hospital outcome N ct_value
<chr> <chr> <int> <dbl>
1 Central Hospital Death 193 22
2 Central Hospital Recover 165 22
3 Military Hospital Death 399 21
4 Military Hospital Recover 309 22
5 Other Death 395 22
6 Other Recover 290 21
7 Port Hospital Death 785 22
8 Port Hospital Recover 579 21
9 St. Mark's Maternity Hospital (SMMH) Death 199 22
10 St. Mark's Maternity Hospital (SMMH) Recover 126 22Toplamları almak için summarise() komutunu çalıştırın, ancak verileri yalnızca sonuca göre (hastaneye göre değil) şu şekilde gruplandırın:
totals <- linelist %>%
filter(!is.na(outcome) & hospital != "Missing") %>%
group_by(outcome) %>% # Hastaneye göre değil, yalnızca sonuca göre gruplandırılmış
summarise(
N = n(), # Bu istatistikler artık sadece sonuca göre
ct_value = median(ct_blood, na.rm=T))
totals # tabloyu yazdır# A tibble: 2 × 3
outcome N ct_value
<chr> <int> <dbl>
1 Death 1971 22
2 Recover 1469 22Bu iki veri çerçevesini birbirine bağlayabiliriz. by_hospital’in 4 sütunu, toplamların ise 3 sütunu olduğunu unutmayın. bind_rows() kullanılarak, sütunlar ada göre birleştirilir ve fazladan boşluklar NA ifadesi ile doldurulur (örneğin, iki yeni toplam satırı için sütun hastane değerleri). Satırları bağladıktan sonra, bu boş alanları replace_na() kullanarak “toplam”a dönüştürürüz (bkz. Veri temizliği ve çekirdek fonksiyonlar sayfaları).
table_long <- bind_rows(by_hospital, totals) %>%
mutate(hospital = replace_na(hospital, "Total"))Altta “Toplam” satırları olan yeni tablo yer almaktadır.
Bu tablo, istediğiniz gibi “uzun” biçimdedir. İsteğe bağlı olarak, tabloyu daha okunabilir hale getirmek için bu tabloyu daha geniş forma pivotlayabilirsiniz. Yukarıdaki daha geniş pivotlama ile ilgili bölüme ve Verilerin pivotlanması sayfasına bakın. Ayrıca daha fazla sütun ekleyebilir ve düzenleyebilirsiniz. İlgili kod aşağıdadır.
table_long %>%
# Daha geniş pivotlama ve formatlama
mutate(hospital = replace_na(hospital, "Total")) %>%
pivot_wider( # Uzundan genişe pivotlama
values_from = c(ct_value, N), # yeni değerler ct ve count sütunlarından alınmıştır
names_from = outcome) %>% # sonuçlardan yeni sütun adları
mutate( # Yeni sütunlar ekle
N_Known = N_Death + N_Recover, # sonucu bilinen sayı
Pct_Death = scales::percent(N_Death / N_Known, 0.1), # ölen vakaların yüzdesi (1 ondalık basamağa kadar)
Pct_Recover = scales::percent(N_Recover / N_Known, 0.1)) %>% # iyileşenlerin yüzdesi (1 ondalık basamağa kadar)
select( # Sütunları yeniden sırala
hospital, N_Known, # Giriş sütunları
N_Recover, Pct_Recover, ct_value_Recover, # İyileşenlerin sütunları
N_Death, Pct_Death, ct_value_Death) %>% # Ölen vakaların sütunları
arrange(N_Known) # Satırları en düşükten en yükseğe doğru düzenleyin (Toplam satır en altta)# A tibble: 6 × 8
# Groups: hospital [6]
hospital N_Known N_Recover Pct_Recover ct_value_Recover N_Death Pct_Death
<chr> <int> <int> <chr> <dbl> <int> <chr>
1 St. Mark's M… 325 126 38.8% 22 199 61.2%
2 Central Hosp… 358 165 46.1% 22 193 53.9%
3 Other 685 290 42.3% 21 395 57.7%
4 Military Hos… 708 309 43.6% 22 399 56.4%
5 Port Hospital 1364 579 42.4% 21 785 57.6%
6 Total 3440 1469 42.7% 22 1971 57.3%
# ℹ 1 more variable: ct_value_Death <dbl>Daha sonra bu tablo daha “güzel” bir şekilde yazdırabilir. Aşağıda flextable ile elde edilen çıktı yer almaktadır. Bu “güzel” tablonun nasıl elde edileceği hakkında daha ayrıntılı bilgiyi Sunum için Tablolar sayfasından okuyabilirsiniz.
Hospital |
Total cases with known outcome |
Recovered |
Died |
||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
Total |
% of cases |
Median CT values |
Total |
% of cases |
Median CT values |
||
St. Mark's Maternity Hospital (SMMH) |
325 |
126 |
38.8% |
22 |
199 |
61.2% |
22 |
Central Hospital |
358 |
165 |
46.1% |
22 |
193 |
53.9% |
22 |
Other |
685 |
290 |
42.3% |
21 |
395 |
57.7% |
22 |
Military Hospital |
708 |
309 |
43.6% |
22 |
399 |
56.4% |
21 |
Port Hospital |
1,364 |
579 |
42.4% |
21 |
785 |
57.6% |
22 |
Total |
3,440 |
1,469 |
42.7% |
22 |
1,971 |
57.3% |
22 |
17.5 gtsummary paketi
Özet istatistiklerinizi yayına hazır bir grafikte yazdırmak istiyorsanız, gtsummary paketini ve onun tbl_summary() fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Kod ilk başta karmaşık görünebilir, ancak çıktıları güzel görünür ve RStudio Viewer panelinize HTML görüntüsü olarak yazdırılır. gösterimi burada.
Ayrıca istatistiksel testlerin sonuçlarını gtsummary tablolarına ekleyebilirsiniz. Bu işlem, Basit istatistik testleri sayfasının gtsummary bölümünde açıklanmıştır.Basit istatistiksel testler sayfası.
tbl_summary()’yi tanıtmak için öncelikle büyük ve güzel tablolar oluşturan en temel işlevlerini göstereceğiz. Daha sonra düzenlemelerin ve özel tablolar yapımını detaylı olarak inceleyeceğiz.
Özet tablosu
tbl_summary()’nin varsayılan fonksiyonuyla belirtilen sütunları alır ve tek komutta bir özet tablo oluşturur. İşlev, sütun sınıfına uygun istatistikleri yazdırır: sayısal sütunlar için medyan ve çeyrekler arası aralık (IQR) ve kategorik sütunlar için gözlem sayısı (%) istatistiklerini verir. Eksik değerler “Bilinmeyen” ifadesnie dönüştürülür. İstatistikleri açıklamak için en alta dipnotlar eklenirken, toplam N üstte gösterilir.
linelist %>%
select(age_years, gender, outcome, fever, temp, hospital) %>% # sadece ilgilenilen sütunları tut
tbl_summary() # varsayılanCharacteristic |
N = 5,888 1 |
|---|---|
| age_years | 13 (6, 23) |
| Unknown | 86 |
| gender | |
| f | 2,807 (50%) |
| m | 2,803 (50%) |
| Unknown | 278 |
| outcome | |
| Death | 2,582 (57%) |
| Recover | 1,983 (43%) |
| Unknown | 1,323 |
| fever | 4,549 (81%) |
| Unknown | 249 |
| temp | 38.80 (38.20, 39.20) |
| Unknown | 149 |
| hospital | |
| Central Hospital | 454 (7.7%) |
| Military Hospital | 896 (15%) |
| Missing | 1,469 (25%) |
| Other | 885 (15%) |
| Port Hospital | 1,762 (30%) |
| St. Mark's Maternity Hospital (SMMH) | 422 (7.2%) |
|
1
Median (IQR); n (%) |
|
Ayarlar
Şimdi fonksiyonun nasıl çalıştığını ve ayarlamaların nasıl yapıldığını anlatacağız. Temel değişkenler aşağıda detaylandırılmıştır:
by =
2 yönlü bir tablo oluşturarak tablonuzu bir sütuna göre (örn. sonuca göre) tabakalandırabilirsiniz.
statistic =
Hangi istatistiklerin gösterileceğini ve nasıl görüntüleneceğini belirtmek için denklem kullanın. Denklemin bir tilde ~ işareti ile ayrılmış iki tarafı vardır. Sağ tarafta istenen istatistiksel hesap, sol tarafta ise bu hesabın uygulanacağı sütunlar yer almaktadır.
• Denklemin sağ tarafındaki stringr’den str_glue() sintaksına (bkz. “n” (sayılar için), “N” (payda için), “mean”, “median”, “sd”, “max”, “min”, yüzdelikleri ( “p##” olarak; örneğin p25, toplamın yüzdeliği p) dahil edebilirsiniz. Ayrıntılar için ?tbl_summary komutunu uygulayın.
• Denklemin sol tarafı için sütunları ada göre (örn. yaş veya c(yaş, cinsiyet)) veya all_continuous(), all_categorical(), include(), start_with(), vb. gibi yardımcıları kullanarak belirtebilirsiniz.
Basit bir statistics = denklemi örneği, yalnızca age_years sütununun ortalamasını yazdırmak için aşağıdaki gibi görünebilir:
linelist %>%
select(age_years) %>% # yalnızca ilgilenilen sütunları tut
tbl_summary( # özet tablo oluştur
statistic = age_years ~ "{mean}") # yaş ortalamasını yazdırCharacteristic |
N = 5,888 1 |
|---|---|
| age_years | 16 |
| Unknown | 86 |
|
1
Mean |
|
Biraz daha karmaşık gibi görünebilen denklem “({min}, {maks})”, maksimum ve minimum değerleri parantez içine alır ve virgülle ayırır:
linelist %>%
select(age_years) %>% # yalnızca ilgilenilen sütunları tut
tbl_summary( # özet tablo oluştur
statistic = age_years ~ "({min}, {max})") # yaşın en küçük ve en büyük değerlerini yazdırCharacteristic |
N = 5,888 1 |
|---|---|
| age_years | (0, 84) |
| Unknown | 86 |
|
1
(Range) |
|
Ayrı sütunlar veya sütun türleri için sintaksı de farklılaştırabilirsiniz. Aşağıdaki daha karmaşık örnekte, statistic = argümanına sağlanan değer, tablonun tüm sürekli sayısal sütunlar için parantez içinde standart sapma ile ortalamayı, tüm kategorik sütunlar için ise n, payda ve yüzdeyi yazdırması gerektiğini belirten bir listedir.
digits = Rakamları ve yuvarlamayı ayarlayın. İsteğe bağlı olarak, bu yalnızca sürekli sütunlar için belirtilebilir (aşağıdaki gibi).
label= Sütun adının nasıl görüntüleneceğini ayarlayın. Bir tilde ~ ile ayrılmış sütun adını ve istenen etiketi sağlayın. Varsayılan, sütun adıdır.
Missing_text= Eksik değerlerin nasıl görüntüleneceğini ayarlayın. Varsayılan ifade “Bilinmeyen”dir.
type = Bu argüman, istatistiklerin hangi düzeyinin gösterileceğini ayarlamak için kullanılır. Sintaksı, statistic = değişkeni ile benzerdir, çünkü solda sütunlar ve sağda değer içeren bir denklem oluşturursunuz. İki yaygın senaryo şunları içerir:
• type = all_categorical() ~ “categorical” İkili sütunları (örn. ateş evet/hayır) yalnızca “evet” satırı yerine tüm seviyeleri göstermeye zorlar
• type = all_continuous() ~ “continuous2” Daha sonraki bir bölümde gösterildiği gibi, değişken başına çok satırlı istatistiklere izin verir
Aşağıdaki örnekte, bu bağımsız değişkenlerin her biri orijinal özet tablosunu değiştirmek için kullanılır:
linelist %>%
select(age_years, gender, outcome, fever, temp, hospital) %>% # yalnızca ilgilenilen sütunları tut
tbl_summary(
by = outcome, # tüm tabloyu sonuca göre katmanlandır
statistic = list(all_continuous() ~ "{mean} ({sd})", # sürekli sütunlar için istatistikler ve biçim
all_categorical() ~ "{n} / {N} ({p}%)"), # kategorik sütunlar için istatistikler ve biçim
digits = all_continuous() ~ 1, # sürekli sütunlar için yuvarlama
type = all_categorical() ~ "categorical", # tüm kategorik seviyeleri görüntülemeye zorla
label = list( # sütun adları için etiketleri göster
outcome ~ "Outcome",
age_years ~ "Age (years)",
gender ~ "Gender",
temp ~ "Temperature",
hospital ~ "Hospital"),
missing_text = "Missing" # eksik değerler nasıl gösterilmelidir
)1323 observations missing `outcome` have been removed. To include these observations, use `forcats::fct_na_value_to_level()` on `outcome` column before passing to `tbl_summary()`.Characteristic |
Death, N = 2,582 1 |
Recover, N = 1,983 1 |
|---|---|---|
| Age (years) | 15.9 (12.3) | 16.1 (13.0) |
| Missing | 32 | 28 |
| Gender | ||
| f | 1,227 / 2,455 (50%) | 953 / 1,903 (50%) |
| m | 1,228 / 2,455 (50%) | 950 / 1,903 (50%) |
| Missing | 127 | 80 |
| fever | ||
| no | 458 / 2,460 (19%) | 361 / 1,904 (19%) |
| yes | 2,002 / 2,460 (81%) | 1,543 / 1,904 (81%) |
| Missing | 122 | 79 |
| Temperature | 38.6 (1.0) | 38.6 (1.0) |
| Missing | 60 | 55 |
| Hospital | ||
| Central Hospital | 193 / 2,582 (7.5%) | 165 / 1,983 (8.3%) |
| Military Hospital | 399 / 2,582 (15%) | 309 / 1,983 (16%) |
| Missing | 611 / 2,582 (24%) | 514 / 1,983 (26%) |
| Other | 395 / 2,582 (15%) | 290 / 1,983 (15%) |
| Port Hospital | 785 / 2,582 (30%) | 579 / 1,983 (29%) |
| St. Mark's Maternity Hospital (SMMH) | 199 / 2,582 (7.7%) | 126 / 1,983 (6.4%) |
|
1
Mean (SD); n / N (%) |
||
Sürekli değişkenler için çok satırlı istatistikler
Sürekli değişkenler için birden çok istatistik satırı yazdırmak istiyorsanız, bunu type = değişkenini “continuous2” olarak ayarlayarak belirtebilirsiniz. Hangi istatistikleri göstermek istediğinizi seçerek, daha önce gösterilen tüm öğeleri tek bir tabloda birleştirebilirsiniz. Bunun için type argümanına “continuous2” girerek tabloyu geri almak istediğinizi fonksiyona belirtmeniz gerekir. Eksik değerlerin sayısı “Bilinmeyen” olarak gösterilir.
linelist %>%
select(age_years, temp) %>% # yalnızca ilgilenilen sütunları tut
tbl_summary( # özet tablo oluştur
type = all_continuous() ~ "continuous2", # birden fazla istatistik yazdırmak istediğinizi belirtin
statistic = all_continuous() ~ c(
"{mean} ({sd})", # 1. satır: ortalama ve SD
"{median} ({p25}, {p75})", # 2. satır: medyan ve IQR
"{min}, {max}") # satır 3: min ve maks
)Characteristic |
N = 5,888 |
|---|---|
| age_years | |
| Mean (SD) | 16 (13) |
| Median (IQR) | 13 (6, 23) |
| Range | 0, 84 |
| Unknown | 86 |
| temp | |
| Mean (SD) | 38.56 (0.98) |
| Median (IQR) | 38.80 (38.20, 39.20) |
| Range | 35.20, 40.80 |
| Unknown | 149 |
Bu tabloları p değerleri eklenerek, renk ve başlıkları ayarlayarak vb. gibi birçok başka şekilde değiştirilebilir. Bu işlemler çoğu belgelerde açıklanmıştır (Konsol’a ?tbl_summary komutunu girin) ve diğer işlemler ise istatistiksel testler bölümünde açıklanmıştır.istatistiksel testler.
17.6 R tabanı
Sütunları tablolamak ve çapraz tablo oluşturmak için table() fonkisyonunu kullanabilirsiniz. Yukarıdaki seçeneklerden farklı olarak, aşağıda gösterildiği gibi bir sütun adına her başvurduğunuzda veri çerçevesini belirtmelisiniz.
Uyarı: NA (eksik) değerler, useNA = “always” (aynı zamanda “hayır” veya “eğer” olarak da ayarlanabilir) değişkenini eklemediğiniz sürece tablo haline getirilmeyecektir.
İPUCU: Baz fonksiyonlarda tekrarlanan veri çerçevesi belirtme ihtiyacını ortadan kaldırmak için magrittr’den %$% operatörünü kullanabilirsiniz. Örneğin aşağıdaki satır listesi tablosunu inceleyin (çıktı, useNA = “always”)
table(linelist$outcome, useNA = "always")
Death Recover <NA>
2582 1983 1323 Birden çok sütun, virgülle ayrılmış şekilde ardışık olarak listelenerek çapraz tablo haline getirilebilir. İsteğe bağlı olarak, her sütuna Outcome = linelist$outcome değişkeni gösterildiği gibi bir ad atayabilirsiniz.
age_by_outcome <- table(linelist$age_cat, linelist$outcome, useNA = "always") # tabloyu nesne olarak kaydet
age_by_outcome # tabloyu yazdır
Death Recover <NA>
0-4 471 364 260
5-9 476 391 228
10-14 438 303 200
15-19 323 251 169
20-29 477 367 229
30-49 329 238 187
50-69 33 38 24
70+ 3 3 0
<NA> 32 28 26Oranlar
Oranları elde etmek için yukarıdaki tabloyu prop.table() aktarın geçirin. Oranların (1) satırlardan mı, (2) sütunlardan mı yoksa tüm tablodan mı (3) olmasını istediğinizi belirtmek için margins = argümanını kullanın. Kolay anlaşılmasını sağlamak için, 2 basamak belirterek tabloyu temel R’daki round() fonksiyonuna yönlendiririz.
# yukarıda tanımlanan tablo oranlarını, satırlara göre, yuvarlanmış olarak alın
prop.table(age_by_outcome, 1) %>% round(2)
Death Recover <NA>
0-4 0.43 0.33 0.24
5-9 0.43 0.36 0.21
10-14 0.47 0.32 0.21
15-19 0.43 0.34 0.23
20-29 0.44 0.34 0.21
30-49 0.44 0.32 0.25
50-69 0.35 0.40 0.25
70+ 0.50 0.50 0.00
<NA> 0.37 0.33 0.30Toplamlar
Satır ve sütun toplamlarını eklemek için tabloyu addmargins() fonksiyonuna iletin. Bu fonksiyon hem sayılar hem de oranlar için geçerlidir. ”
addmargins(age_by_outcome)
Death Recover <NA> Sum
0-4 471 364 260 1095
5-9 476 391 228 1095
10-14 438 303 200 941
15-19 323 251 169 743
20-29 477 367 229 1073
30-49 329 238 187 754
50-69 33 38 24 95
70+ 3 3 0 6
<NA> 32 28 26 86
Sum 2582 1983 1323 5888Veri çerçevesine dönüştürmek
Bir tablo() nesnesini doğrudan bir veri çerçevesine dönüştürmek kolay değildir. Bir yaklaşım aşağıda gösterilmiştir:
- tabloyu useNA = “always” değişkenini kullanmadan oluşturun. Bunun yerine forcats’tan fct_explicit_na() fonksiyonu ile NA değerlerini “(Missing)”e dönüştürün.
- Toplamları (isteğe bağlı) addmargins() fonkisyonuna yönlendirerek ekleyin
- Temel R fonksiyonuna tünelleme için as.data.frame.matrix() fonksiyonunu kullanın
- İlk sütunun adını belirterek tabloyu rownames_to_column() tibble fonksiyonuna aktarın
- Tabloyu istediğiniz gibi yazdırın, görüntüleyin veya dışa aktarın. Bu örnekte, Sunum için tablolar sayfasında açıklandığı gibi flextable paketinden flextable() fonksiyonu kullanılmıştır. Bu şekilde tablo RStudio görüntüleyici bölmesine HTML görüntüsü olarak yazdırılacaktır.
table(fct_explicit_na(linelist$age_cat), fct_explicit_na(linelist$outcome)) %>%
addmargins() %>%
as.data.frame.matrix() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "Age Category") %>%
flextable::flextable()Age Category |
Death |
Recover |
(Missing) |
Sum |
|---|---|---|---|---|
0-4 |
471 |
364 |
260 |
1,095 |
5-9 |
476 |
391 |
228 |
1,095 |
10-14 |
438 |
303 |
200 |
941 |
15-19 |
323 |
251 |
169 |
743 |
20-29 |
477 |
367 |
229 |
1,073 |
30-49 |
329 |
238 |
187 |
754 |
50-69 |
33 |
38 |
24 |
95 |
70+ |
3 |
3 |
0 |
6 |
(Missing) |
32 |
28 |
26 |
86 |
Sum |
2,582 |
1,983 |
1,323 |
5,888 |
17.7 Kaynaklar
Bu sayfadaki bilgilerin çoğu şu kaynaklardan ve çevrimiçi görüntülerden uyarlanmıştır: