Я копаю все глубже и глубже в пакете expss и сталкиваюсь с одним из примеров, упомянутых здесь -> https://gdemin.github.io/expss/#example_of_data_processing_with_multiple-response_variables (в частности, последняя таблица раздела.
Рассмотрим следующие фреймы данных:
vecA <- factor(c(rep(1,10),rep(2,10),rep(3,10),rep(4,10),rep(5,10)),levels=c(1,2,3,4,5))
vecB <- factor(c(rep(1,20),rep(2,20),rep(NA,10)),levels=c(1,2,3,4,5))
df_fact <- data.frame(vecA, vecB)
vecA_num <- as.numeric(c(rep(1,10),rep(2,10),rep(3,10),rep(4,10),rep(5,10)))
vecB_num <- as.numeric(c(rep(1,20),rep(2,20),rep(NA,10)))
df_num <- data.frame(vecA, vecB)
Строго копируя предложенный код (URL-адрес выше), вот как выглядит моя таблица:
df_fact %>%
tab_cols(total(label = "#Total| |")) %>%
tab_cells(list(vecA)) %>%
tab_stat_cpct(label="vecA", total_row_position="above", total_statistic="u_cases") %>%
tab_cells(list(vecB)) %>%
tab_stat_cpct(label="vecB", total_row_position="above", total_statistic="u_cases") %>%
tab_pivot(stat_position = "inside_columns") %>%
recode(as.criterion(is.numeric) & is.na ~ 0, TRUE ~ copy)
Немного другая процедура с числовым примером:
df_num %>%
tab_cols(total(label = "#Total| |")) %>%
tab_cells(vecA_num, vecB_num) %>%
tab_stat_valid_n(label = "Valid N") %>%
tab_stat_mean(label="Mean") %>%
tab_pivot(stat_position = "inside_columns") %>%
recode(as.criterion(is.numeric) & is.na ~ 0, TRUE ~ copy) %>%
tab_transpose()
Проблемы начинаются здесь, поскольку эти сложные конструкции ... сложны!
1) Я хотел бы включить семейство функций tab_last_sig *, но не могу понять, как это сделать (и, возможно, промежуточные итоги / сети, когда переменные являются факторами)
2) Включение нескольких статистических данных (случаи, проценты, средние значения ...) в целом является проблемой.
3) Наконец, мне непонятно, где я должен писать имена статистики / имена переменных.
Подробной документации на эти конструкции я не нашел, поэтому это сообщение в бутылке :)
