如何在 R 中将两个因变量的 MANOVA 数据框转换为计数表?

r programmingserver side programmingprogramming更新于 2025/4/11 11:22:17

MANOVA 是指多元方差分析,在这种方法中,我们有多个因变量和多个自变量。我们想要比较每个因变量的自变量组合的每个级别。要将两个因变量的 MANOVA 数据框转换为计数表,我们可以使用 reshape 包的 cast 函数,但我们需要先融合数据框,以便可以适当地进行转换。

示例

考虑下面的数据框 −

Gender<−sample(c("Male","Female"),20,replace=TRUE)
Class<−sample(c("I","II","III"),20,replace=TRUE)
Score<−sample(1:100,20)
Rating<−sample(1:10,20,replace=TRUE)
df1<−data.frame(Gender,Class,Score,Rating)
df1

输出

  Gender Class Score Rating
1 Male    II    96    9
2 Male    I     38    3
3 Female  III   32    5
4 Male    I     77    2
5 Male    I     62    2
6 Female  II    81    9
7 Male    II    90    2
8 Female  III   79    8
9 Male    III 34 8
10 Male II 36 9
11 Male I 57 5
12 Male I 29 1
13 Female III 100 7
14 Female II 94 5
15 Male I 35 9
16 Female III 78 4
17 Female I 18 3
18 Female I 47 9
19 Female III 61 1
20 Male III 60 3

加载重塑包 −

library(reshape)

融化 df1 −

df1_melt<−melt(df1)

使用性别、类别作为 id 变量

根据性别和类别查找计数 −

cast(df1_melt,Gender~Class+variable)

聚合需要 fun.aggregate:默认使用长度

Gender I_Score I_Rating II_Score II_Rating III_Score III_Rating
1 Female 2 2 2 2 5 5
2 Male 6 6 3 3 2 2

我们来看另一个例子 −

ID<<sample(c("Y1","Y2","Y3","Y4"),20,replace=TRUE)
Grade<<sample(LETTERS[1:3],20,replace=TRUE)
Sal<<sample(20000:50000,20)
Count<<sample(200:210,20,replace=TRUE)
df2<<data.frame(ID,Grade,Sal,Count)
df2

输出

ID Grade Sal Count
1 Y3 B 28528 204
2 Y3 C 40854 207
3 Y3 A 31199 207
4 Y4 B 25338 207
5 Y3 B 30180 209
6 Y2 B 29921 209
7 Y4 C 46134 210
8 Y4 B 46829 205
9 Y3 B 42607 205
10 Y1 A 38174 202
11 Y2 A 41451 207
12 Y1 C 23912 200
13 Y4 B 44047 209
14 Y2 B 32236 200
15 Y2 A 24851 203
16 Y2 B 36341 207
17 Y3 B 37003 208
18 Y2 C 37285 207
19 Y3 B 45113 207
20 Y3 A 40034 203
df2_melt<−melt(df2)

使用 ID、Grade 作为 id 变量

根据 ID 和 Grade 查找计数 −

cast(df2_melt,ID~Grade+variable)

聚合需要 fun.aggregate:默认使用 length

      ID    A_Sal    A_Count    B_Sal    B_Count    C_Sal    C_Count
1    Y1       1          1       0          0          1       1
2    Y2       2          2       3          3          1       1
3    Y3       2          2       5          5          1       1
4    Y4       0          0       3          3          1       1

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