如何获取R中的表格，包括计数、相对频率和累积频率？

我现在已经使用R Studio很多年了，而且比任何其他软件都要频繁，但是现在我开始用R教授统计学，我意识到使用其他软件（如STATA）有些任务更简单

有没有一种简单的方法可以像在STATA中键入

tab[variable]

一样，在R中获得频率表（包括计数、百分比和累积频率）

我遇到了一个tidyverse解决方案：

dataset <- tribble(
           ~var1, ~var2, ~var3, ~var4, ~var5,
           "1",   "1",   "1",   "a",   "d",
           "2",   "2",   "2",   "b",   "e",
           "3",   "3",   "3",   "c",   "f")

dataset %>%
      group_by(var1) %>%
      summarise(n = n()) %>%
      mutate(totalN = (cumsum(n)),
             percent = round((n / sum(n)), 3),
             cumpercent = round(cumsum(freq = n / sum(n)),3))

dataset%
分组依据（var1）%>%
总结（n=n（））%>%
突变（totalN=（cumsum（n）），
百分比=四舍五入（（n/和（n）），3），
cumpercent=四舍五入（cumsum（freq=n/和（n）），3））

---

但是，很明显，这对于本科生的教学来说是非常复杂的。难道没有更简单的方法，甚至是一个基本的R解决方案吗？理想情况下，我希望有一行代码，而不必先安装5-10个不同的软件包。

我不同意你关于本科生无法理解的说法。我不想把这个问题变成一个教学策略，如果你认为R不适合你的课程水平，你是否应该使用R

您可以向他们提供这个函数，他们不必理解（就像他们不必理解STATA的函数一样）

您可以尝试

选项卡（数据集，var2）

。请注意，此答案仅按一个因素分组（这是您的问题）

编辑 需要了解如何设置工作目录（等）

不完全正确，如果您使用的是Rstudio，则可以通过单击从文件夹手动导入数据集。 如果您想使用R教授统计（我认为您肯定应该这样做），您应该至少有一类最基本的东西（是的，包括工作目录、如何调用

库（…）

和基本函数）。有大量的资源（书籍、YouTube教程）可以指定为家庭作业/课堂的一部分，因此学生会变得熟悉。

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如果我们放弃所有假设，任何软件更容易的论点都是站不住脚的，我需要知道如何点击任何软件的特定版本

“但很明显，这对本科生来说太复杂了，”你有数据支持吗？它读起来就像一个人在做数学…如果他们能处理数学，他们应该能够处理你的

mutate

callSure中的操作，在某个时候你会理解这一点，我们显然会理解，因为我们知道语法。但是如果你在一个非常基本的入门级上教授统计，那么我相信我们都会同意，

tab

比这个dplyr解决方案简单得多，不是吗？我不确定这个特定任务是否有一个基本函数。尽管如此，我认为你对“Stata-R”辩论的态度是错误的。tidyverse解决方案并不复杂，tidyverse设计为易于使用和阅读。您提供的代码非常直观，一个人（lundergrad学生）可以理解正在发生的事情，并在许多其他问题中使用这些知识。例如，您有一个更大的数据集，并且希望得到相同的结果，但要将多个变量分组：从概念上讲，您只需按函数对group_进行一点更改。这里是你从R中受益的地方。你可以通过使用

count（var1）

OK从代码中删除一行。这都是真的，尽快学习这一切将在以后非常有用，因为从那里开始将其应用到另一个问题或数据集的步骤显然会更小。但我仍然认为这需要一步一步地学习：在使用{dplyr}之前，需要了解如何设置工作目录（等等）。所以，如果您想了解当您按下

Ctrl+Enter

时，代码是如何生成输出的，那么您需要一个非常简短、易于掌握的代码。记录在案：我不是说斯塔塔更好。

library(dplyr)
tab <- function(dataset, var){

  dataset %>%
    # embrace var to be able to call it with any grouping factor
    group_by({{var}}) %>% 
    summarise(n=n()) %>%
    mutate(totalN = cumsum(n),
           percent = n / sum(n),
           cumpercent = cumsum(n / sum(n)))

}

tab(dataset, var1)
# A tibble: 3 x 5
  var1      n totalN percent cumpercent
  <chr> <int>  <int>   <dbl>      <dbl>
1 1         1      1   0.333      0.333
2 2         1      2   0.333      0.667
3 3         1      3   0.333      1