Rで度数分布表を作る

まずは今回のサンプル用として、身長っぽいデータを作ってみます。

a <- round(rnorm(30, mean=170, sd=5), 1)
a
 
 [1] 173.0 168.6 168.5 164.2 167.3 170.6 162.7 168.0 170.8
[10] 175.7 166.0 166.5 162.4 172.6 170.1 170.2 164.2 167.1
[19] 163.8 163.4 168.1 168.7 171.1 164.6 166.3 177.0 170.0
[28] 173.3 170.7 169.0

このaに対して、度数分布表を作りたい。

質的データ（カテゴリカルデータ）なら、table関数を使って度数を集計できるのですが、量的データに対してtableを使うと、↓こんな感じになってしまいます。

table(a)
 
a
162.4 162.7 163.4 163.8 164.2 164.6   166 166.3 166.5 167.1 
    1     1     1     1     2     1     1     1     1     1 
167.3   168 168.1 168.5 168.6 168.7   169   170 170.1 170.2 
    1     1     1     1     1     1     1     1     1     1 
170.6 170.7 170.8 171.1 172.6   173 173.3 175.7   177 
    1     1     1     1     1     1     1     1     1

量的データだとうまくいかないですね。

Rには、お馴染みhist関数があるんで、ヒストグラムは簡単に描けます。

hist(a)

実は、このhist関数の戻り値のオブジェクトに各階級の度数が入っているんです。知ってました？

h <- hist(a)
h
 
$breaks
[1] 162 164 166 168 170 172 174 176 178
 
$counts
[1] 4 4 5 6 6 3 1 1
 
$density
[1] 0.06666667 0.06666667 0.08333333 0.10000000 0.10000000
[6] 0.05000000 0.01666667 0.01666667
 
$mids
[1] 163 165 167 169 171 173 175 177
 
$xname
[1] "a"
 
$equidist
[1] TRUE
 
attr(,"class")
[1] "histogram"

breaksが階級を区切る値で、countsが度数ですね。

つまり、155～160の範囲の度数が1、160～165の範囲の度数が7、・・・のような意味です。

細かく言うと、境目のところは

　　155 ＜ 階級に含まれる値 ≦ 160

のように扱われています。

これらの値を使えば、度数分布表が作れそうです。

前置きが長くなりましたが、↓こんな感じでどうでしょう？

h <- hist(a)
n <- length(h$counts) # 階級の数
class_names <- NULL # 階級の名前格納用
for(i in 1:n) {
  class_names[i] <- paste(h$breaks[i], "～", h$breaks[i+1])
}
frequency_table <- data.frame(class=class_names, frequency=h$counts)
frequency_table
 
       class frequency
1 162 ～ 164         4
2 164 ～ 166         4
3 166 ～ 168         5
4 168 ～ 170         6
5 170 ～ 172         6
6 172 ～ 174         3
7 174 ～ 176         1
8 176 ～ 178         1

データフレームの形で度数分布表ができました。

階級の取り方を指定したいときには、hist関数を呼ぶときにbreaksオプションで指定すればOKです。↓こんな感じ。

h <- hist(a, breaks=seq(155, 185, 10))

データフレームの形になってしまえば、あとは好きなように使えますよね。