如何在r中制作列表上的列联表

Question

主要的曝光变量是aff。我想要获得aff和varlist中所有变量的联想表。然后我想用这些列联表做卡方检验。我的代码如下：

name=names(data)
varlist=name[11:40]
models=lapply(varlist, function(x) {
          chisq.test(table(substitute(data$i,list(i = as.name(x))),data$aff))
 })
lapply(models, summary)

但我弄错了

Error in unique.default(x, nmax = nmax) : 
  unique() applies only to vectors

如何解决这个问题？

Answer 1

我认为你使用substitute之类的东西把事情搞得过于复杂了。如果没有您的数据，我将尝试使用mtcars，使用cyl作为暴露变量。

data <- mtcars
name <- names(data)
ev <- "cyl"
varlist <- name[ name != ev ]
models <- lapply(varlist, function(nm) {
  chisq.test(table(data[[nm]], data[[ev]]))
})
# Warning messages:
# 1: In chisq.test(table(data[[nm]], data[[ev]])) :
#   Chi-squared approximation may be incorrect

(因为我在测试中使用了一个糟糕的示例，所以这里有很多警告；在使用mtcars时可以忽略这一点，因为对于这个测试来说，它确实不是一个好的数据集。)

summaries <- lapply(models, summary)
str(summaries[1:2])
# List of 2
#  $ : 'summaryDefault' chr [1:9, 1:3] " 1" " 1" " 1" " 1" ...
#   ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
#   .. ..$ : chr [1:9] "statistic" "parameter" "p.value" "method" ...
#   .. ..$ : chr [1:3] "Length" "Class" "Mode"
#  $ : 'summaryDefault' chr [1:9, 1:3] " 1" " 1" " 1" " 1" ...
#   ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
#   .. ..$ : chr [1:9] "statistic" "parameter" "p.value" "method" ...
#   .. ..$ : chr [1:3] "Length" "Class" "Mode"

Answer 2

假设您的数据类似于mtcars，其中vs、am、gear和carb是分类变量，您可以创建如下函数：

df_list_f <- function(x) chisq.test(table(df2$cyl, x))
df2 <- mtcars[,8:11] # df2 contains the columns vs, am, gear and carb
lapply(df2, df_list_f)