Rでちゃんとしたクロス集計表を出力する関数
Rで困ることはもうほとんどないのですが，唯一致命的なのが，まともなクロス集計表を出力する関数がないことです。論文で標準的な形式の，周辺度数込みで度数と行パーセントを並べているだけのものでいいんですが，tableやらprop.tableやらaddmarginsやらを駆使してもなかなか思い通りのものが作れない。gmodelsとかのCrossTable関数は悪くはないんですが，返り値がtableじゃない，オプションをいっぱい指定しないと好みのものができない，3重クロス表に非対応，など不満点はけっこう多いです。
パッケージでいい関数が作られてないか，数年間探し続けてたんですが，ラチがあかないので作りました。
使い方は簡単です。
> # 擬似データ作成
> 性別 <- factor(rbinom(1:1000, 1, 0.5), labels=c("男性", "女性"))
> 年齢 <- factor(rbinom(1:1000, 2, 0.4), labels=c("若年層", "中年層", "高年層"))
> 身長 <- factor(rbinom(1:1000, 2, 0.6), labels=c("低", "中", "高"))
>
> # CrossTableオブジェクト作成用関数。使い方もオプションもtable関数とまったく同じ。
> t1 <- crossTable(性別, 年齢, 身長)
>
> # クロス集計表出力
> summary(t1)
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身長
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低 中 高 Total
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性別 男性 年齢 若年層 41 99 68 208
19.7% 47.6% 32.7% 100%
中年層 29 116 85 230
12.6% 50.4% 37.0% 100%
高年層 13 47 32 92
14.1% 51.1% 34.8% 100%
-----------------------------------------
Total 83 262 185 530
15.7% 49.4% 34.9% 100%
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女性 年齢 若年層 22 75 62 159
13.8% 47.2% 39.0% 100%
中年層 33 111 89 233
14.2% 47.6% 38.2% 100%
高年層 8 35 35 78
10.3% 44.9% 44.9% 100%
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Total 63 221 186 470
13.4% 47.0% 39.6% 100%
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Chi-Square Test for Independence
性別 : 男性
Number of cases in table: 530
Number of factors: 2
Test for independence of all factors:
Chisq = 4.494, df = 4, p-value = 0.3432
性別 : 女性
Number of cases in table: 470
Number of factors: 2
Test for independence of all factors:
Chisq = 1.4735, df = 4, p-value = 0.8313
crossTable関数は使い方もオプションもtable関数とまったく同じです。crossTable関数はCrossTableオブジェクトを返しますが，CrossTableクラスはtableクラスを継承しているので，tableとまったく同じように使えます。summary関数に渡すと，クロス集計表と，独立性の検定の結果を出力します。クロス集計表の形式は完全に僕の好みに合わせているので，異論があれば言ってください。なにかオプションを付けるかもしれません。
これで，Rでもカテゴリ変数を心置きなく使えるようになりました。
