expss 表中的加权累积百分比 (ascending/descending)

Question

我想使用 expss 包构建 tables 的累积百分比，包括升序 (0% -> 100%) 和降序 (100% -> 0%)。已经有一个用于升序的现有函数（即 fre()），尽管生成的 table 可定制性不高。

我想将这些计算包含在 tab_stat_fun 指令中，并设法获得未加权数据集的所需输出。考虑以下示例（infert 数据集）：

infert %>%
  tab_cells(age) %>%
  tab_cols(total()) %>%
  tab_stat_cases(label="N", total_row_position="above", total_statistic="u_cases", total_label="TOTAL") %>%
  tab_stat_cpct(label="%Col.", total_row_position="above", total_statistic="u_cpct", total_label="TOTAL") %>%
  tab_stat_fun(label="% Asc.", function(x){100*cumsum(table(sort(x)))/sum(table(sort(x)))}) %>%
  tab_stat_fun(label="% Desc.", function(x){100-(100*cumsum(table(sort(x)))/sum(table(sort(x))))}) %>%
  tab_pivot(stat_position="inside_columns")

效果很好，但如果我想用数字向量对这些结果进行权衡（为了演示：infert$w <- as.vector(x=rep(2, times=nrow(infert)), mode='numeric')），这将不可避免地导致错误，因为 sum 和 cumsum 都不接受权重参数（据我所知）

是否有一个特殊的内置函数可以解决这个问题？或者可能意味着将年龄向量乘以权重向量的函数组合？

Answer 1

没有现成的功能。然而，我们可以利用您的方法，只需将 base::table 替换为 base::xtabs。后者可以计算加权频率：

library(expss)
data(infert)
infert$w <- as.vector(x=rep(2, times=nrow(infert)), mode='numeric')

cumpercent = function(x, weight = NULL){
    if(is.null(weight)) weight = rep(1, length(x))
    counts = xtabs(weight ~ x)
    100*cumsum(counts)/sum(counts)    
}

infert %>%
    tab_cells(age) %>%
    tab_cols(total()) %>%
    tab_weight(w) %>% 
    tab_stat_cases(label="N", total_row_position="above", total_statistic="u_cases", total_label="TOTAL") %>%
    tab_stat_cpct(label="%Col.", total_row_position="above", total_statistic="u_cpct", total_label="TOTAL") %>%
    tab_stat_fun(label="% Asc.", cumpercent) %>%
    tab_stat_fun(label="% Desc.", function(x, weight = NULL){100-cumpercent(x, weight)}) %>%
    tab_pivot(stat_position="inside_columns")

expss 表中的加权累积百分比 (ascending/descending)

Weighted cumulative percents (ascending/descending) in expss tables

r

weighted

cumsum

expss