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Faire un tableau croisé sur R

Si l'on regarde les options par défaut, les statistiques descriptives ne semblent pas être le point fort de R. Cela semble à première vue très minimal et peu pratique. Mais en fouillant bien, on se rend compte que l'on peut faire pas mal de choses et que certaines options peuvent s'avérer très pratiques. Voyons le cas à partir de quelques exemples.

Travaillons toujours à partir de l'article de François Héran sur la possession de chiens et de chats (cf. Manipuler les données avec R). Nous voulons créer un tableau permettant de connaître la proportion de ménage possédant un chat en fonction du sexe du chef de ménage.

#Importation des données

library("foreign")
heran<-read.xport("/media/win_d/R/heran.xpt")

# Avant toutes choses, un coup d'oeil à
# la distribution des variables

table(heran$CSEX)
table(heran$CHAT)

#OK. Pas de valeurs manquantes... Mais il faut
#recréer des variables peut-être un peu plus
#lisibles.

heran$a_chat=ifelse(heran$CHAT=="00","Pas de chat","A un chat")
heran$sexe_chef=ifelse(heran$CSEX=="1","Homme","Femme")

#Maintenant le tableau croisé

tableau<-table(heran$sexe_chef,heran$a_chat)
print(tableau)

Le tableau croisé qui en ressort est plutôt fruste.

        A un chat Pas de chat

  Femme       218        1085

  Homme      1095        3484

Pas de marge ! Pas de pourcentage (total, en ligne, en colonne). Bref, on regrette de prime abord la proc freq de SAS. Le fait que l'objet « tableau » que l'on vient de créer est une matrice ne rassurera pas forcément. Et pourtant ! C'est pratique. On peut faire sur cet objet toutes les manipulations matricielles : inversion, transposition, recherche des valeurs propres, etc.

Attribuer des marges n'est pas trop compliqué. On a la fonction addmargins.

addmargins(tableau)

        A un chat Pas de chat  Sum

  Femme       218        1085 1303

  Homme      1095        3484 4579

  Sum        1313        4569 5882

Voilà qui est mieux. La fonction prop.table donne les pourcentages (globaux, en ligne ou en colonne).

#Pourcentage total
prop.table(tableau)

#Pourcentage en ligne
prop.table(tableau,1)

#Pourcentage en colonne
prop.table(tableau,2)

Ce qui donne pour les pourcentages en ligne, ceci.

        A un chat Pas de chat

  Femme 0.1673062   0.8326938

  Homme 0.2391352   0.7608648

16,7% des ménages dont le chef est une femme possède au moins un chat contre 23,9% des ménages dont le chef est un homme. A priori, ça colle avec les données de François Héran. Mais me diriez-vous... on a les pourcentages en ligne, mais pas les marges...

Voici ce qui améliore les choses.

#Pourcentage en ligne + marge
addmargins(prop.table(addmargins(tableau,1),1),2)

et donne ceci :

        A un chat Pas de chat       Sum

  Femme 0.1673062   0.8326938 1.0000000

  Homme 0.2391352   0.7608648 1.0000000

  Sum   0.2232234   0.7767766 1.0000000

Mais l'effectif ? On ne peut pas reconstituer le tableau !
Voici un tableau comme je les aime : % en ligne, la colonne avec les 100% et l'effectif pour reconstituer le tableau.

tabligne=cbind(addmargins(prop.table(addmargins(tableau,1),1),2), c(margin.table(tableau,1),sum(tableau)))

colnames(tabligne)<-c(colnames(tableau),"TOTAL","EFFECTIF")

tabligne

Ce qui donne ceci :

      A un chat Pas de chat TOTAL EFFECTIF

Femme 0.1673062   0.8326938     1     1303

Homme 0.2391352   0.7608648     1     4579

Sum   0.2232234   0.7767766     1     5882

Explication des fonctions utilisées :
- cbind() fusionne des colonnes de matrices différentes.
- addmargins(tableau,1) ajoute une marge pour les colonnes.
- c() est une liste de valeurs
- sum() fait la somme
- colnames() attribue ou manipule des noms de colonne d'un objet.

Pour les pourcentage en colonne, voici la formule

tabcol=rbind(addmargins(prop.table(addmargins(tableau,2),2),1), c(margin.table(tableau,2),sum(tableau)))

rownames(tabcol)<-c(rownames(tableau),"TOTAL","EFFECTIF")

tabcol

Voilà il me reste plus qu'à trouver comment afficher des pourcentages en format de sortie et ce sera parfait.

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