У меня есть фрейм данных в R. Первые два столбца — мои суммарные частоты «Да» и «Нет». Последние 3 столбца представляют собой категориальные факторы, каждый из которых имеет метку.
Я пытаюсь сделать четырехмерную таблицу непредвиденных обстоятельств из этого формата, и я понятия не имею, с чего начать процесс.
Мои данные выглядят так:
Sold Unsold Label1 Label2 Label3
1 3330 32102 AdvancedShopper: Y TERR_USED: Non-TREE SPINOFF: N
2 2735 30691 HSEHLD_INCDT_BAND: 0 CLM_FREE_INCDT_CT: 0 SPINOFF: N
3 3350 29485 TERR_USED: Non-TREE CLM_FREE_INCDT_CT: 0 SPINOFF: N
4 3864 28657 SingleMulti: N TERR_USED: Non-TREE SPINOFF: N
5 2691 26355 TERR_USED: Non-TREE HSEHLD_INCDT_BAND: 0 CLM_FREE_INCDT_CT: 0
6 2396 25884 TERR_USED: Non-TREE HSEHLD_INCDT_BAND: 0 SPINOFF: N
7 2738 25172 Channel: Owned Agency TERR_USED: Non-TREE SPINOFF: N
8 3203 24425 TERR_USED: Non-TREE FULL_CVG_FLG: Y SPINOFF: N
9 2781 24163 SingleMulti: N CLM_FREE_INCDT_CT: 0 SPINOFF: N
10 1950 22371 AdvancedShopper: Y CLM_FREE_INCDT_CT: 0 SPINOFF: N
11 2644 21528 TERR_USED: Non-TREE FULL_CVG_FLG: N SPINOFF: N
12 2278 21736 Channel: Owned Agency SingleMulti: N SPINOFF: N
13 2324 21648 SingleMulti: N HSEHLD_INCDT_BAND: 0 CLM_FREE_INCDT_CT: 0
14 3108 20780 Channel: Prudent TERR_USED: Non-TREE SPINOFF: N
15 2491 21216 TERR_USED: Non-TREE PRIOR_BI: High SPINOFF: N
Я начал с 8 столбцов: 3 категории + 3 значения для каждой категории + (1) количество написанных цитат и (1) количество продаж по этим цитатам = 8. Я объединил соответствующие категории и строки значений, чтобы сформировать три столбца выше. . У меня есть 19 категорий, каждая категория имеет свое количество атрибутов от 2 до 6. Сортировка упорядочит соответствующие столбцы, но не обязательно формирует 4-D поля для каждой комбинации 3 категорий и соответствующих Да (Продано) и Нет (не продано). Средний уровень продаж составляет 11,4%, и я хотел бы привести частоты в форму, чтобы запустить тесты Chi2 для этих четырехсторонних непредвиденных обстоятельств, чтобы определить комбинации, которые создают самые сильные выбросы из среднего значения. У меня есть 80046 комбинаций, по существу (19 выбирают 3), каждый из этих трех вариантов имеет свои соответствующие сегменты, например, строка 1 взята из 4-D таблицы из 16 ячеек (2 attr x 2 attr x 2 attr x [Y,N ]), строка 2 из четырехмерной таблицы из 96 ячеек (4 атрибута x 6 атрибутов x 2 атрибута x [Y,N])... и т. д.
Я не знаю, как преобразовать эти данные в формат, чтобы начать использовать функции table() и xtabs() и, следовательно, chi2.test. (Должен ли я вернуться к шагу до объединения категорий и значений?)
Я новичок в R, но я знаю, что он должен быть намного лучше при программировании для этих больших массивов. У меня нет доступа к SPSS, но у меня есть доступ к SAS (тоже новому), если там можно попробовать что-нибудь попроще...
Любое направление - большая помощь.
------------------- Желаемый результат? ответ --------------------- Итак, команда table берет data.frame из
Category 1 Category 2 Category 3 Y/N
...в формат таблицы непредвиденных обстоятельств, верно? Но у меня уже есть ответы «Да» и «Нет» в частотном формате с перечисленными тремя категориями.
Нужно ли мне перейти на этот формат одного экземпляра и разбить мою таблицу строк 80046 на миллионы строк? Или есть способ инициировать команду table с частотами Да и Нет, уже представленными в двух столбцах?
