r - 多个变量的分组描述性统计

Question

给定数据框(df)

Hup Hop testA   testB
Y   Hi  1   1
N   Lo  2   2
Y   Mi  3   3
N   No  4   4
Y   Hi  5   5
N   Lo  6   6
Y   Mi  7   7
N   No  8   8
Y   Hi  9   9
N   Lo  10  10
Y   Mi  11  11
N   No  12  12

我想要 testA 和 testB 的分组变量 Hup 和 Hop 的描述性统计数据(均值和标准差)。我想要这样的东西。

hup testA.mean  testA.sd    testB.mean  testB.sd
y   7            3.742            7      3.742
n   6            3.742            6      3.742
hop testA.mean  testA.sd    testB.mean  testB.sd
hi  etc           Etc            etc       Etc
lo  etc           Etc            etc       Etc
mi  etc           Etc            etc       Etc

使用例如 ddply(df,~hup,summarise,mean=round(mean(testA),3),sd=round(sd(testA),3)) 可以解决一部分的问题。但我想加快这个过程:学习如何使用 R。所以，我想:

lapply(df[ , c("testA", "testB")], function(x){ ddply(df, ~df[ , c("hup")], function(x) {意思(x)} )})

这不起作用，它返回 NA，错过 SD 并且仅报告 hup 的结果。

问:如何为具有多个变量的多个组生成描述性统计数据？

Answer 1

对于显示，我认为 tables 包中的 tabular 函数是最简单的:

library(tables)
tabular(Hup + Hop ~ (testA + testB)*((n = 1) + mean + sd), data = df)
##       testA         testB        
##       mean  sd    n mean  sd    n
##Hup N  7     3.742 6 7     3.742 6
##    Y  6     3.742 6 6     3.742 6
##Hop Hi 5     4.000 3 5     4.000 3
##    Lo 6     4.000 3 6     4.000 3
##    Mi 7     4.000 3 7     4.000 3
##    No 8     4.000 3 8     4.000 3

您还可以将 tabular() 对象包装在 latex() 中，以 LaTeX 语法输出表格。