thr3ads.net - R help es - [R-es] Conservar el nombre de la variable entre varias funciones: ejemplos de resultados [Jul 2015]

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Griera

2015-Jul-14 20:49 UTC

[R-es] Conservar el nombre de la variable entre varias funciones: ejemplos de resultados

Hola Carlos:

Te adjunto un ejemplo de aplicación: las funciones (he borrado los path de las
funciones y las ordenes "source()" que las carga ) y un ejemplo para
ejecutarlas para las opciones que tengo implementadas con la tabla de datos
birthwt del paquete"MASS":
- Descriptiva de todas las variables de una tabla.
- Análisis univariado de todas las variables de una tabla cruzadas con una
variable dependiente cualitativa.

=Inicio funciones
=======================================##--------------------------------------------------------------
## DESUNI
##--------------------------------------------------------------
DESUNI = function(XDADES,
                  XDROP=NULL,
                  XVD=NULL,
                  XSPV=NULL # Si és una anàlisi de SPV # Pot tenir el valor TRUE
                  )
  {
  options(digits = 3, OutDec=",", scipen=999)
  ## No existeix VD: descriptiva
  if(is.null(XVD))   # No existeix VD: descriptiva
    {
      cat("\n*** Descriptiva (no existeix variable dependent)\n")
      DES(XDADES=XDADES, XDROP=XDROP,
          XCAMIF=XCAMIF)
    }  
  ## Existeis VD: anàlisi univariat
  else               # Existeis VD: anàlisi univariat
    {
      UNI(XDADES=XDADES, XDROP=XDROP, XVD=XVD, XSPV=XSPV,
          XCAMIF=XCAMIF)
    }
  }

##--------------------------------------------------------------
## DES: Descriptiva de todas las variables
##--------------------------------------------------------------
DES = function(XDADES,  XDROP=NULL,
               XCAMIF)
  {
    ifelse(is.null(XDROP), DADES_S <- XDADES, DADES_S <- XDADES[,
setdiff(names(XDADES), XDROP) ]) # setdiff Selecciona les variables de XDADES
que són diferents de XDROP
    attach(DADES_S, warn.conflicts = F)
    XVARLLI=names(DADES_S)
    for (XVARNOM in names(DADES_S))
      {
      if(is.numeric(get(XVARNOM)))
	{
	DES_QUANTI (XVARNOM)
	}
      else if(is.factor(get(XVARNOM)))
	{
	DES_QUALI (XVARNOM)
	}
      else
	{
	cat("La variable ", XVARNOM, "no és de cap dels tipus
coneguts", "\n")
	} 
      }    
    # Fi de la funció	
    detach(DADES_S)
  }
##--------------------------------------------------------------
## DES_QUANTI: Descriptiva variables factor
##--------------------------------------------------------------
DES_QUANTI <-
  function(X) {
    OP <- par(no.readonly = TRUE); # save old parameters
    par(mfrow=c(1,3))
    hist(get(X),    main=c("Histograma de", X), xlab=X);rug(get(X))
    boxplot(get(X), main=c("Diagrama de caixa de", X),
ylab=X);rug(get(X),side=2)
    qqnorm(get(X),  main=c("Diagrama Q-Q de", X));qqline(get(X))    
    cat("\n")
    par(OP)
    ESTA_1<-data.frame(Variable      = X,
                       N_total       = length(get(X)),
                       N_valids      = sum(!is.na(get(X))),
                       N_desconeguts = sum(is.na(get(X)))
                       )
    ESTA_2<-data.frame(Variable  = X,
                       N         = sum(!is.na(get(X))),
                       Mitjana   = if (mean(get(X) > 10)) {round(mean(get(X),
na.rm = TRUE), 2)} else {round(mean(get(X), na.rm = TRUE), 3)},
                       Err_tipic = if (sd  (get(X) > 10)) {round(sd  (get(X),
na.rm = TRUE), 2)} else {round(sd  (get(X), na.rm = TRUE), 3)},
                       Min       = min(get(X), na.rm = TRUE),
                       Perc_25   = quantile(get(X),.25), 
                       Mediana   = median(get(X), na.rm = TRUE),
                       Perc_75   = quantile(get(X),.75), 
                       Max       = max(get(X), na.rm = TRUE),
                       Interval  = max(get(X), na.rm = TRUE) - min(get(X), na.rm
= TRUE)
                       )
    cat("----------------------------", "\n")
    cat("Valors valids i desconeguts", "\n")
    print(ESTA_1, row.names = FALSE)  
    cat("----------------------------", "\n")
    cat("Estadistics", "\n")
    print(ESTA_2, row.names = FALSE)   
    cat("----------------------------", "\n")
    return(summary(get(X)))    
  }
##--------------------------------------------------------------
## DES_QUALI: Descriptiva variables factor
##--------------------------------------------------------------
DES_QUALI <- function(X)
  {
  cat("Var factor: ",X,"\n")
  XOUT <- as.data.frame(table(get(X)))
  names(XOUT)[1] = X
  XOUT <- transform(XOUT, cumFreq = cumsum(Freq), Percentatge =
prop.table(Freq))
  print(XOUT)
  print("-----------------------------------------------------")
  }
##--------------------------------------------------------------
## UNI: Análisis univarido
##--------------------------------------------------------------
UNI = function(XDADES,  XDROP=NULL,
               XVD,
               XSPV=NULL, # Si és una anàlisi de SPV
               XCAMIF
               )
  {
    ifelse(is.null(XDROP), DADES_S <- XDADES, DADES_S <- XDADES[,
setdiff(names(XDADES), XDROP) ])
    attach(DADES_S, warn.conflicts = F)
    cat("\n Descriptiva de totes les variables seleccionades\n")
    print(summary(DADES_S))
    for (XVARNOMT in names(DADES_S)) 
      {
	if (is.factor (get(XVD) ) )
	  {
	    if ( is.factor(get(XVARNOMT)) ) 
	      {
		UNI_VDQVIQ (XVD=get(XVD), XVDT=XVD, XVARNOM=get(XVARNOMT), XVARNOMT=XVARNOMT,
XCAMIF=XCAMIF)
	      }  	
	    else if( is.numeric(get(XVARNOMT)))
	      {
		cat("\nVD=Qualitativa i VI=Numèrica: UNI_VDQVIN\n")
		cat("\nPer fer \n")
	      }
	  }
	else if (is.numeric(get(XVD) ) & is.null(XSPV) ) # VD Num però no temps
	  {
	    if ( is.factor(get(XVARNOMT)) ) 
	      {
		cat("\nVD=Numèrica i VI=Qualitativa: UNI_VDNVIQ\n")
		cat("\nPer fer \n")
	      }  	
	    else if( is.numeric(get(XVARNOMT)))
	      {
		cat("\nVD=Numèrica i VI=Numèrica: UNI_VDNVIN\n")
		cat("\nPer fer \n")
	      }
	  }

	else if (is.numeric(get(XVD) ) & !is.null(XSPV) ) # VD Num de temps: SPV
	  {
	    if ( is.factor(get(XVARNOMT)) ) 
	      {
		cat("\nVD=Temps i VI=Qualitativa: UNI_VDTVIQ\n")
		cat("\nPer fer \n")
	      }  	
	    else if( is.numeric(get(XVARNOMT)))
	      {
		cat("\nVD=Temps i VI=Numèrica: UNI_VDTVIN\n")
		cat("\nPer fer \n")
	      }
	  }
	else
	  {
	    MISSATGE = c("Les variable ", XVD, " i ", XVARNOMT,
" no són de cap dels tipus coneguts", sep="")
	    select.list(MISSATGE,title="Atenció", preselect=MISSATGE)
	  } 
      }    
    # Fi de la funció	
    detach(DADES_S)
    cat("\n\bFi de la funció des.r \n")
  }
##--------------------------------------------------------------
## UNI_VDQVIQ: Análisis univarido Var Dep: Quali Var indep: quali
##--------------------------------------------------------------
UNI_VDQVIQ = function(XVD, XVDT, XVARNOM, XVARNOMT, XCAMIF)
  {
    cat ("*** Entra de uni_vdqviq.r ********************************
\n\n")
   
source("http://web.udl.es/Biomath/Bioestadistica/R/Instalacio/FuncionsAuxiliars.r",
local = F, echo=TRUE, encoding = "unknown")
    # CrossTabsMod(get(XVD), get(XVARNOM), digits = 2, chisq = T, row = T,
expected = T)
    CrossTabs(get(XVDT), XVARNOM, digits = 2, chisq = T, row = T, expected = T)
    # Oportunitats relatives i IC http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/logit.htm
    REG_LOG <- glm(XVD ~ XVARNOM, family = "binomial")
    print(exp(cbind("Oportunitat Relativa" = coef(REG_LOG),
confint(REG_LOG))))
    # Valors de p
    cat ("\n\nValors de p de les oportunitats relatives (regressió
logística):\n")
    print(summary(REG_LOG)$coef[, "Pr(>|z|)"])  ## will extract
them
    cat ("\n\n*** Surt de un_ivdqviq.r ********************************
\n\n")
  }

##--------------------------------------------------------------
## Pruebas : comentado con una función
##--------------------------------------------------------------
function()
{
library(MASS)
data(birthwt, package="MASS")
birthwt$low  <- factor(birthwt$low)
birthwt$race <- factor(birthwt$race)

# Descriptiva
DESUNI(XDADES=birthwt, XVD=NULL)

# Análisis univariado con var dependiente qualitativa (factor)
DESUNI(XDADES=birthwt, XVD="low")

}
=Fin de funciones ======================================
Muchas gracias por la ayuda y saludos!

> Hola Giera,
> 
> Sí, puedes hacer lo mismo con "R" usando como te decía funciones
que ya generan de forma automática estos estadísticos. La parte de las
relaciones bivariadas, puede dar un poco más de trabajo pero luego las funciones
para representar los boxplots o las tablas cruzadas y los diferentes test
igualmente se hacen de forma muy compacta.
> 
> Así, de primeras, yo como atacaría este problema sería:
> 
> * Hacer un "summary()" de tu data.frame. De este resultado (no sé
si conoces "summary()" )tienes una gran parte de los estadísticos
básicos de cada variable. Hay otra función "fivenum()" que genera los
cinco estadísticos básicos para un conjunto, aunque salvo por el contenido de
"NAs" es casi lo mismo que devuelve "summary()".
> 
> * Puedes de forma automática, detectar el tipo de variable que contiene
cada columna (si es factor/categórica o si es numérica con la función
"class()" ) y crear las relaciones bivariadas.
> 
> * Para las numéricas, puedes hacerlo todas de forma cruzada con la función
"pairs()".
> * Para las categóricas, puedes ciclar (cada una de ellas para cada
numérica) aunque creo que "pairs()" también hace esto de forma
automática.
> 
> * Quedaría simplemente pensar en los diferentes tests que quieres lanzar,
pero seguro que hay alguna librería (además de la que se incluye por defecto
"stats") que los implementa.
> 
> Sobre el cómo....mejor si me pasas un ejemplo de aplicación lo damos un
poco de forma...
> 
> Saludos,
> 
> Carlos.
>

Carlos Ortega

2015-Jul-14 22:18 UTC

head link

[R-es] Conservar el nombre de la variable entre varias funciones: ejemplos de resultados

Hola,

Gracias por el código.
Lo he ejecutado y he visto los resultados.

Salvo la parte de los test como te dije, todo lo demás creo que se puede
hacer más automático.
Probaré a hacer alguna prueba de lo que te comento utilizando el conjunto
de MASS.

Sobre la duda de los nombres, si le pasas el data.frame tal cual, te
debiera de conservar los nombres.
Si no es así, pásale como argumento adicional a las funciones los nombres
de las columnas/variables...

Saludos,
Carlos.


El 14 de julio de 2015, 22:49, Griera <griera en yandex.com> escribió:
> Hola Carlos:
>
> Te adjunto un ejemplo de aplicación: las funciones (he borrado los path de
> las funciones y las ordenes "source()" que las carga ) y un
ejemplo para
> ejecutarlas para las opciones que tengo implementadas con la tabla de datos
> birthwt del paquete"MASS":
> - Descriptiva de todas las variables de una tabla.
> - Análisis univariado de todas las variables de una tabla cruzadas con una
> variable dependiente cualitativa.
>
> =Inicio funciones =======================================>
##--------------------------------------------------------------
> ## DESUNI
> ##--------------------------------------------------------------
> DESUNI = function(XDADES,
>                   XDROP=NULL,
>                   XVD=NULL,
>                   XSPV=NULL # Si és una anàlisi de SPV # Pot tenir el
> valor TRUE
>                   )
>   {
>   options(digits = 3, OutDec=",", scipen=999)
>   ## No existeix VD: descriptiva
>   if(is.null(XVD))   # No existeix VD: descriptiva
>     {
>       cat("\n*** Descriptiva (no existeix variable dependent)\n")
>       DES(XDADES=XDADES, XDROP=XDROP,
>           XCAMIF=XCAMIF)
>     }
>   ## Existeis VD: anàlisi univariat
>   else               # Existeis VD: anàlisi univariat
>     {
>       UNI(XDADES=XDADES, XDROP=XDROP, XVD=XVD, XSPV=XSPV,
>           XCAMIF=XCAMIF)
>     }
>   }
>
> ##--------------------------------------------------------------
> ## DES: Descriptiva de todas las variables
> ##--------------------------------------------------------------
> DES = function(XDADES,  XDROP=NULL,
>                XCAMIF)
>   {
>     ifelse(is.null(XDROP), DADES_S <- XDADES, DADES_S <- XDADES[,
> setdiff(names(XDADES), XDROP) ]) # setdiff Selecciona les variables de
> XDADES que són diferents de XDROP
>     attach(DADES_S, warn.conflicts = F)
>     XVARLLI=names(DADES_S)
>     for (XVARNOM in names(DADES_S))
>       {
>       if(is.numeric(get(XVARNOM)))
>         {
>         DES_QUANTI (XVARNOM)
>         }
>       else if(is.factor(get(XVARNOM)))
>         {
>         DES_QUALI (XVARNOM)
>         }
>       else
>         {
>         cat("La variable ", XVARNOM, "no és de cap dels
tipus coneguts",
> "\n")
>         }
>       }
>     # Fi de la funció
>     detach(DADES_S)
>   }
> ##--------------------------------------------------------------
> ## DES_QUANTI: Descriptiva variables factor
> ##--------------------------------------------------------------
> DES_QUANTI <-
>   function(X) {
>     OP <- par(no.readonly = TRUE); # save old parameters
>     par(mfrow=c(1,3))
>     hist(get(X),    main=c("Histograma de", X),
xlab=X);rug(get(X))
>     boxplot(get(X), main=c("Diagrama de caixa de", X),
> ylab=X);rug(get(X),side=2)
>     qqnorm(get(X),  main=c("Diagrama Q-Q de", X));qqline(get(X))
>     cat("\n")
>     par(OP)
>     ESTA_1<-data.frame(Variable      = X,
>                        N_total       = length(get(X)),
>                        N_valids      = sum(!is.na(get(X))),
>                        N_desconeguts = sum(is.na(get(X)))
>                        )
>     ESTA_2<-data.frame(Variable  = X,
>                        N         = sum(!is.na(get(X))),
>                        Mitjana   = if (mean(get(X) > 10))
> {round(mean(get(X), na.rm = TRUE), 2)} else {round(mean(get(X), na.rm >
TRUE), 3)},
>                        Err_tipic = if (sd  (get(X) > 10)) {round(sd
> (get(X), na.rm = TRUE), 2)} else {round(sd  (get(X), na.rm = TRUE), 3)},
>                        Min       = min(get(X), na.rm = TRUE),
>                        Perc_25   = quantile(get(X),.25),
>                        Mediana   = median(get(X), na.rm = TRUE),
>                        Perc_75   = quantile(get(X),.75),
>                        Max       = max(get(X), na.rm = TRUE),
>                        Interval  = max(get(X), na.rm = TRUE) - min(get(X),
> na.rm = TRUE)
>                        )
>     cat("----------------------------", "\n")
>     cat("Valors valids i desconeguts", "\n")
>     print(ESTA_1, row.names = FALSE)
>     cat("----------------------------", "\n")
>     cat("Estadistics", "\n")
>     print(ESTA_2, row.names = FALSE)
>     cat("----------------------------", "\n")
>     return(summary(get(X)))
>   }
> ##--------------------------------------------------------------
> ## DES_QUALI: Descriptiva variables factor
> ##--------------------------------------------------------------
> DES_QUALI <- function(X)
>   {
>   cat("Var factor: ",X,"\n")
>   XOUT <- as.data.frame(table(get(X)))
>   names(XOUT)[1] = X
>   XOUT <- transform(XOUT, cumFreq = cumsum(Freq), Percentatge >
prop.table(Freq))
>   print(XOUT)
>   print("-----------------------------------------------------")
>   }
> ##--------------------------------------------------------------
> ## UNI: Análisis univarido
> ##--------------------------------------------------------------
> UNI = function(XDADES,  XDROP=NULL,
>                XVD,
>                XSPV=NULL, # Si és una anàlisi de SPV
>                XCAMIF
>                )
>   {
>     ifelse(is.null(XDROP), DADES_S <- XDADES, DADES_S <- XDADES[,
> setdiff(names(XDADES), XDROP) ])
>     attach(DADES_S, warn.conflicts = F)
>     cat("\n Descriptiva de totes les variables seleccionades\n")
>     print(summary(DADES_S))
>     for (XVARNOMT in names(DADES_S))
>       {
>         if (is.factor (get(XVD) ) )
>           {
>             if ( is.factor(get(XVARNOMT)) )
>               {
>                 UNI_VDQVIQ (XVD=get(XVD), XVDT=XVD, XVARNOM=get(XVARNOMT),
> XVARNOMT=XVARNOMT, XCAMIF=XCAMIF)
>               }
>             else if( is.numeric(get(XVARNOMT)))
>               {
>                 cat("\nVD=Qualitativa i VI=Numèrica:
UNI_VDQVIN\n")
>                 cat("\nPer fer \n")
>               }
>           }
>         else if (is.numeric(get(XVD) ) & is.null(XSPV) ) # VD Num però
no
> temps
>           {
>             if ( is.factor(get(XVARNOMT)) )
>               {
>                 cat("\nVD=Numèrica i VI=Qualitativa:
UNI_VDNVIQ\n")
>                 cat("\nPer fer \n")
>               }
>             else if( is.numeric(get(XVARNOMT)))
>               {
>                 cat("\nVD=Numèrica i VI=Numèrica: UNI_VDNVIN\n")
>                 cat("\nPer fer \n")
>               }
>           }
>
>         else if (is.numeric(get(XVD) ) & !is.null(XSPV) ) # VD Num de
> temps: SPV
>           {
>             if ( is.factor(get(XVARNOMT)) )
>               {
>                 cat("\nVD=Temps i VI=Qualitativa: UNI_VDTVIQ\n")
>                 cat("\nPer fer \n")
>               }
>             else if( is.numeric(get(XVARNOMT)))
>               {
>                 cat("\nVD=Temps i VI=Numèrica: UNI_VDTVIN\n")
>                 cat("\nPer fer \n")
>               }
>           }
>         else
>           {
>             MISSATGE = c("Les variable ", XVD, " i ",
XVARNOMT, " no són
> de cap dels tipus coneguts", sep="")
>             select.list(MISSATGE,title="Atenció",
preselect=MISSATGE)
>           }
>       }
>     # Fi de la funció
>     detach(DADES_S)
>     cat("\n\bFi de la funció des.r \n")
>   }
> ##--------------------------------------------------------------
> ## UNI_VDQVIQ: Análisis univarido Var Dep: Quali Var indep: quali
> ##--------------------------------------------------------------
> UNI_VDQVIQ = function(XVD, XVDT, XVARNOM, XVARNOMT, XCAMIF)
>   {
>     cat ("*** Entra de uni_vdqviq.r ********************************
\n\n")
>     source("
>
http://web.udl.es/Biomath/Bioestadistica/R/Instalacio/FuncionsAuxiliars.r",
> local = F, echo=TRUE, encoding = "unknown")
>     # CrossTabsMod(get(XVD), get(XVARNOM), digits = 2, chisq = T, row = T,
> expected = T)
>     CrossTabs(get(XVDT), XVARNOM, digits = 2, chisq = T, row = T, expected
> = T)
>     # Oportunitats relatives i IC
> http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/logit.htm
>     REG_LOG <- glm(XVD ~ XVARNOM, family = "binomial")
>     print(exp(cbind("Oportunitat Relativa" = coef(REG_LOG),
> confint(REG_LOG))))
>     # Valors de p
>     cat ("\n\nValors de p de les oportunitats relatives (regressió
> logística):\n")
>     print(summary(REG_LOG)$coef[, "Pr(>|z|)"])  ## will
extract them
>     cat ("\n\n*** Surt de un_ivdqviq.r
********************************
> \n\n")
>   }
>
> ##--------------------------------------------------------------
> ## Pruebas : comentado con una función
> ##--------------------------------------------------------------
> function()
> {
> library(MASS)
> data(birthwt, package="MASS")
> birthwt$low  <- factor(birthwt$low)
> birthwt$race <- factor(birthwt$race)
>
> # Descriptiva
> DESUNI(XDADES=birthwt, XVD=NULL)
>
> # Análisis univariado con var dependiente qualitativa (factor)
> DESUNI(XDADES=birthwt, XVD="low")
>
> }
> =Fin de funciones ======================================>
> Muchas gracias por la ayuda y saludos!
>
>
> > Hola Giera,
> >
> > Sí, puedes hacer lo mismo con "R" usando como te decía
funciones que ya
> generan de forma automática estos estadísticos. La parte de las relaciones
> bivariadas, puede dar un poco más de trabajo pero luego las funciones para
> representar los boxplots o las tablas cruzadas y los diferentes test
> igualmente se hacen de forma muy compacta.
> >
> > Así, de primeras, yo como atacaría este problema sería:
> >
> > * Hacer un "summary()" de tu data.frame. De este resultado
(no sé si
> conoces "summary()" )tienes una gran parte de los estadísticos
básicos de
> cada variable. Hay otra función "fivenum()" que genera los cinco
> estadísticos básicos para un conjunto, aunque salvo por el contenido de
> "NAs" es casi lo mismo que devuelve "summary()".
> >
> > * Puedes de forma automática, detectar el tipo de variable que
contiene
> cada columna (si es factor/categórica o si es numérica con la función
> "class()" ) y crear las relaciones bivariadas.
> >
> > * Para las numéricas, puedes hacerlo todas de forma cruzada con la
> función "pairs()".
> > * Para las categóricas, puedes ciclar (cada una de ellas para cada
> numérica) aunque creo que "pairs()" también hace esto de forma
automática.
> >
> > * Quedaría simplemente pensar en los diferentes tests que quieres
> lanzar, pero seguro que hay alguna librería (además de la que se incluye
> por defecto "stats") que los implementa.
> >
> > Sobre el cómo....mejor si me pasas un ejemplo de aplicación lo damos
un
> poco de forma...
> >
> > Saludos,
> >
> > Carlos.
> >
>


-- 
Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

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Griera

2015-Jul-15 06:16 UTC

head link

[R-es] Conservar el nombre de la variable entre varias funciones: ejemplos de resultados

Hola:

Ayer me olvidé de señalar que el problema mayor que tengo es que al ejecutar la
función UNI_VDQVIQ, en los resultados aparece el nombre del argumento que le
paso a la función (get(XVDT) y XVARNOM  ), en lugar del nombre de la variable de
la tabla de datos:
> library(MASS)
> data(birthwt, package="MASS")
> birthwt$low  <- factor(birthwt$low)
> birthwt$race <- factor(birthwt$race)
> DESUNI(XDADES=birthwt, XVD="low")
[borrado]

   Cell Contents
|-----------------|
|           Count |
| Expected Values |
|     Row Percent |
|-----------------|

Total Observations in Table:  189 

             | XVARNOM 
   get(XVDT) |        0  |        1  | Row Total | 
-------------|-----------|-----------|-----------|
           0 |      130  |        0  |      130  | 
             |    89,42  |    40,58  |           | 
             |   100,00% |     0,00% |    68,78% | 
-------------|-----------|-----------|-----------|
           1 |        0  |       59  |       59  | 
             |    40,58  |    18,42  |           | 
             |     0,00% |   100,00% |    31,22% | 
-------------|-----------|-----------|-----------|
Column Total |      130  |       59  |      189  | 
-------------|-----------|-----------|-----------|

===========================================================
Es lo que pregunté inicialmente a la lista con el ejemplo reproducible:

A <- function (XVD, XVI, XDATOS) 
  {
    attach(XDATOS)
    B(XVD, XVI)
    detach(XDATOS)
  }

B <- function (XVD, XVI)
  {
    TBL = xtabs(~get(XVD) + get(XVI))
    print(TBL)
    print(summary(TBL))
  }

  
DATOS <- data.frame(SE=c("M", "H", "M",
"M", "H"),
                    EDAD=c(50, 60, 20, 18, 30),
                    GRP=c("B", "B", "A",
"A", "B"))
A("GRP", "SE", DATOS)

La tabla que imprime és:

        get(XVI)
get(XVD) H M
       A 0 2
       B 2 1

Gracias y saludos!


-------- Beginning of forwarded message  --------
14.07.2015, 22:49, "Griera" <griera en yandex.com>:

Hola Carlos:

Te adjunto un ejemplo de aplicación: las funciones (he borrado los path de las
funciones y las ordenes "source()" que las carga ) y un ejemplo para
ejecutarlas para las opciones que tengo implementadas con la tabla de datos
birthwt del paquete"MASS":
- Descriptiva de todas las variables de una tabla.
- Análisis univariado de todas las variables de una tabla cruzadas con una
variable dependiente cualitativa.

=Inicio funciones
=======================================##--------------------------------------------------------------
## DESUNI
##--------------------------------------------------------------
DESUNI = function(XDADES,
                  XDROP=NULL,
                  XVD=NULL,
                  XSPV=NULL # Si és una anàlisi de SPV # Pot tenir el valor TRUE
                  )
  {
  options(digits = 3, OutDec=",", scipen=999)
  ## No existeix VD: descriptiva
  if(is.null(XVD)) # No existeix VD: descriptiva
    {
      cat("\n*** Descriptiva (no existeix variable dependent)\n")
      DES(XDADES=XDADES, XDROP=XDROP,
          XCAMIF=XCAMIF)
    }
  ## Existeis VD: anàlisi univariat
  else # Existeis VD: anàlisi univariat
    {
      UNI(XDADES=XDADES, XDROP=XDROP, XVD=XVD, XSPV=XSPV,
          XCAMIF=XCAMIF)
    }
  }

##--------------------------------------------------------------
## DES: Descriptiva de todas las variables
##--------------------------------------------------------------
DES = function(XDADES, XDROP=NULL,
               XCAMIF)
  {
    ifelse(is.null(XDROP), DADES_S <- XDADES, DADES_S <- XDADES[,
setdiff(names(XDADES), XDROP) ]) # setdiff Selecciona les variables de XDADES
que són diferents de XDROP
    attach(DADES_S, warn.conflicts = F)
    XVARLLI=names(DADES_S)
    for (XVARNOM in names(DADES_S))
      {
      if(is.numeric(get(XVARNOM)))
        {
        DES_QUANTI (XVARNOM)
        }
      else if(is.factor(get(XVARNOM)))
        {
        DES_QUALI (XVARNOM)
        }
      else
        {
        cat("La variable ", XVARNOM, "no és de cap dels tipus
coneguts", "\n")
        }
      }
    # Fi de la funció
    detach(DADES_S)
  }
##--------------------------------------------------------------
## DES_QUANTI: Descriptiva variables factor
##--------------------------------------------------------------
DES_QUANTI <-
  function(X) {
    OP <- par(no.readonly = TRUE); # save old parameters
    par(mfrow=c(1,3))
    hist(get(X), main=c("Histograma de", X), xlab=X);rug(get(X))
    boxplot(get(X), main=c("Diagrama de caixa de", X),
ylab=X);rug(get(X),side=2)
    qqnorm(get(X), main=c("Diagrama Q-Q de", X));qqline(get(X))
    cat("\n")
    par(OP)
    ESTA_1<-data.frame(Variable = X,
                       N_total = length(get(X)),
                       N_valids = sum(!is.na(get(X))),
                       N_desconeguts = sum(is.na(get(X)))
                       )
    ESTA_2<-data.frame(Variable = X,
                       N = sum(!is.na(get(X))),
                       Mitjana = if (mean(get(X) > 10)) {round(mean(get(X),
na.rm = TRUE), 2)} else {round(mean(get(X), na.rm = TRUE), 3)},
                       Err_tipic = if (sd (get(X) > 10)) {round(sd (get(X),
na.rm = TRUE), 2)} else {round(sd (get(X), na.rm = TRUE), 3)},
                       Min = min(get(X), na.rm = TRUE),
                       Perc_25 = quantile(get(X),.25),
                       Mediana = median(get(X), na.rm = TRUE),
                       Perc_75 = quantile(get(X),.75),
                       Max = max(get(X), na.rm = TRUE),
                       Interval = max(get(X), na.rm = TRUE) - min(get(X), na.rm
= TRUE)
                       )
    cat("----------------------------", "\n")
    cat("Valors valids i desconeguts", "\n")
    print(ESTA_1, row.names = FALSE)
    cat("----------------------------", "\n")
    cat("Estadistics", "\n")
    print(ESTA_2, row.names = FALSE)
    cat("----------------------------", "\n")
    return(summary(get(X)))
  }
##--------------------------------------------------------------
## DES_QUALI: Descriptiva variables factor
##--------------------------------------------------------------
DES_QUALI <- function(X)
  {
  cat("Var factor: ",X,"\n")
  XOUT <- as.data.frame(table(get(X)))
  names(XOUT)[1] = X
  XOUT <- transform(XOUT, cumFreq = cumsum(Freq), Percentatge =
prop.table(Freq))
  print(XOUT)
  print("-----------------------------------------------------")
  }
##--------------------------------------------------------------
## UNI: Análisis univarido
##--------------------------------------------------------------
UNI = function(XDADES, XDROP=NULL,
               XVD,
               XSPV=NULL, # Si és una anàlisi de SPV
               XCAMIF
               )
  {
    ifelse(is.null(XDROP), DADES_S <- XDADES, DADES_S <- XDADES[,
setdiff(names(XDADES), XDROP) ])
    attach(DADES_S, warn.conflicts = F)
    cat("\n Descriptiva de totes les variables seleccionades\n")
    print(summary(DADES_S))
    for (XVARNOMT in names(DADES_S))
      {
        if (is.factor (get(XVD) ) )
          {
            if ( is.factor(get(XVARNOMT)) )
              {
                UNI_VDQVIQ (XVD=get(XVD), XVDT=XVD, XVARNOM=get(XVARNOMT),
XVARNOMT=XVARNOMT, XCAMIF=XCAMIF)
              }
            else if( is.numeric(get(XVARNOMT)))
              {
                cat("\nVD=Qualitativa i VI=Numèrica: UNI_VDQVIN\n")
                cat("\nPer fer \n")
              }
          }
        else if (is.numeric(get(XVD) ) & is.null(XSPV) ) # VD Num però no
temps
          {
            if ( is.factor(get(XVARNOMT)) )
              {
                cat("\nVD=Numèrica i VI=Qualitativa: UNI_VDNVIQ\n")
                cat("\nPer fer \n")
              }
            else if( is.numeric(get(XVARNOMT)))
              {
                cat("\nVD=Numèrica i VI=Numèrica: UNI_VDNVIN\n")
                cat("\nPer fer \n")
              }
          }

        else if (is.numeric(get(XVD) ) & !is.null(XSPV) ) # VD Num de temps:
SPV
          {
            if ( is.factor(get(XVARNOMT)) )
              {
                cat("\nVD=Temps i VI=Qualitativa: UNI_VDTVIQ\n")
                cat("\nPer fer \n")
              }
            else if( is.numeric(get(XVARNOMT)))
              {
                cat("\nVD=Temps i VI=Numèrica: UNI_VDTVIN\n")
                cat("\nPer fer \n")
              }
          }
        else
          {
            MISSATGE = c("Les variable ", XVD, " i ",
XVARNOMT, " no són de cap dels tipus coneguts", sep="")
            select.list(MISSATGE,title="Atenció", preselect=MISSATGE)
          }
      }
    # Fi de la funció
    detach(DADES_S)
    cat("\n\bFi de la funció des.r \n")
  }
##--------------------------------------------------------------
## UNI_VDQVIQ: Análisis univarido Var Dep: Quali Var indep: quali
##--------------------------------------------------------------
UNI_VDQVIQ = function(XVD, XVDT, XVARNOM, XVARNOMT, XCAMIF)
  {
    cat ("*** Entra de uni_vdqviq.r ********************************
\n\n")
    source("http://web.udl.es/Biomath/Bioestadistica/R/Instalacio/FuncionsAuxiliars.r",
local = F, echo=TRUE, encoding = "unknown")
    # CrossTabsMod(get(XVD), get(XVARNOM), digits = 2, chisq = T, row = T,
expected = T)
    CrossTabs(get(XVDT), XVARNOM, digits = 2, chisq = T, row = T, expected = T)
    # Oportunitats relatives i IC http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/logit.htm
    REG_LOG <- glm(XVD ~ XVARNOM, family = "binomial")
    print(exp(cbind("Oportunitat Relativa" = coef(REG_LOG),
confint(REG_LOG))))
    # Valors de p
    cat ("\n\nValors de p de les oportunitats relatives (regressió
logística):\n")
    print(summary(REG_LOG)$coef[, "Pr(>|z|)"]) ## will extract them
    cat ("\n\n*** Surt de un_ivdqviq.r ********************************
\n\n")
  }

##--------------------------------------------------------------
## Pruebas : comentado con una función
##--------------------------------------------------------------
function()
{
library(MASS)
data(birthwt, package="MASS")
birthwt$low <- factor(birthwt$low)
birthwt$race <- factor(birthwt$race)

# Descriptiva
DESUNI(XDADES=birthwt, XVD=NULL)

# Análisis univariado con var dependiente qualitativa (factor)
DESUNI(XDADES=birthwt, XVD="low")

}
=Fin de funciones ======================================
Muchas gracias por la ayuda y saludos!
>  Hola Giera,
>
>  Sí, puedes hacer lo mismo con "R" usando como te decía funciones
que ya generan de forma automática estos estadísticos. La parte de las
relaciones bivariadas, puede dar un poco más de trabajo pero luego las funciones
para representar los boxplots o las tablas cruzadas y los diferentes test
igualmente se hacen de forma muy compacta.
>
>  Así, de primeras, yo como atacaría este problema sería:
>
>  * Hacer un "summary()" de tu data.frame. De este resultado (no
sé si conoces "summary()" )tienes una gran parte de los estadísticos
básicos de cada variable. Hay otra función "fivenum()" que genera los
cinco estadísticos básicos para un conjunto, aunque salvo por el contenido de
"NAs" es casi lo mismo que devuelve "summary()".
>
>  * Puedes de forma automática, detectar el tipo de variable que contiene
cada columna (si es factor/categórica o si es numérica con la función
"class()" ) y crear las relaciones bivariadas.
>
>  * Para las numéricas, puedes hacerlo todas de forma cruzada con la función
"pairs()".
>  * Para las categóricas, puedes ciclar (cada una de ellas para cada
numérica) aunque creo que "pairs()" también hace esto de forma
automática.
>
>  * Quedaría simplemente pensar en los diferentes tests que quieres lanzar,
pero seguro que hay alguna librería (además de la que se incluye por defecto
"stats") que los implementa.
>
>  Sobre el cómo....mejor si me pasas un ejemplo de aplicación lo damos un
poco de forma...
>
>  Saludos,
>
>  Carlos.-------- End of forwarded message --------

Griera

2015-Jul-15 06:22 UTC

head link

[R-es] Conservar el nombre de la variable entre varias funciones: ejemplos de resultados

Se ha borrado un adjunto en formato HTML...
URL:
<https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20150715/0c8a5b23/attachment-0001.html>

Griera

2015-Jul-15 18:26 UTC

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[R-es] Conservar el nombre de la variable entre varias funciones: ejemplos de resultados: solucionado

Hola:

On Wed, 15 Jul 2015 00:18:32 +0200
Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es> wrote:
[borro]> Sobre la duda de los nombres, si le pasas el data.frame tal cual, te
> debiera de conservar los nombres.
Tienes razón. Ahora le paso el nombre del data.frame, y ya muestra el nombre de
la variable analizada.

Muchas gracias por la sugerencia. 

Saludos!
> Si no es así, pásale como argumento adicional a las funciones los nombres
> de las columnas/variables...
> 
> Saludos,
> Carlos.
> 
> 
> El 14 de julio de 2015, 22:49, Griera <griera en yandex.com>
escribió:
> 
> > Hola Carlos:
> >
> > Te adjunto un ejemplo de aplicación: las funciones (he borrado los
path de
> > las funciones y las ordenes "source()" que las carga ) y un
ejemplo para
> > ejecutarlas para las opciones que tengo implementadas con la tabla de
datos
> > birthwt del paquete"MASS":
> > - Descriptiva de todas las variables de una tabla.
> > - Análisis univariado de todas las variables de una tabla cruzadas con
una
> > variable dependiente cualitativa.
> >
> > =Inicio funciones =======================================> >
##--------------------------------------------------------------
> > ## DESUNI
> > ##--------------------------------------------------------------
> > DESUNI = function(XDADES,
> >                   XDROP=NULL,
> >                   XVD=NULL,
> >                   XSPV=NULL # Si és una anàlisi de SPV # Pot tenir el
> > valor TRUE
> >                   )
> >   {
> >   options(digits = 3, OutDec=",", scipen=999)
> >   ## No existeix VD: descriptiva
> >   if(is.null(XVD))   # No existeix VD: descriptiva
> >     {
> >       cat("\n*** Descriptiva (no existeix variable
dependent)\n")
> >       DES(XDADES=XDADES, XDROP=XDROP,
> >           XCAMIF=XCAMIF)
> >     }
> >   ## Existeis VD: anàlisi univariat
> >   else               # Existeis VD: anàlisi univariat
> >     {
> >       UNI(XDADES=XDADES, XDROP=XDROP, XVD=XVD, XSPV=XSPV,
> >           XCAMIF=XCAMIF)
> >     }
> >   }
> >
> > ##--------------------------------------------------------------
> > ## DES: Descriptiva de todas las variables
> > ##--------------------------------------------------------------
> > DES = function(XDADES,  XDROP=NULL,
> >                XCAMIF)
> >   {
> >     ifelse(is.null(XDROP), DADES_S <- XDADES, DADES_S <-
XDADES[,
> > setdiff(names(XDADES), XDROP) ]) # setdiff Selecciona les variables de
> > XDADES que són diferents de XDROP
> >     attach(DADES_S, warn.conflicts = F)
> >     XVARLLI=names(DADES_S)
> >     for (XVARNOM in names(DADES_S))
> >       {
> >       if(is.numeric(get(XVARNOM)))
> >         {
> >         DES_QUANTI (XVARNOM)
> >         }
> >       else if(is.factor(get(XVARNOM)))
> >         {
> >         DES_QUALI (XVARNOM)
> >         }
> >       else
> >         {
> >         cat("La variable ", XVARNOM, "no és de cap dels
tipus coneguts",
> > "\n")
> >         }
> >       }
> >     # Fi de la funció
> >     detach(DADES_S)
> >   }
> > ##--------------------------------------------------------------
> > ## DES_QUANTI: Descriptiva variables factor
> > ##--------------------------------------------------------------
> > DES_QUANTI <-
> >   function(X) {
> >     OP <- par(no.readonly = TRUE); # save old parameters
> >     par(mfrow=c(1,3))
> >     hist(get(X),    main=c("Histograma de", X),
xlab=X);rug(get(X))
> >     boxplot(get(X), main=c("Diagrama de caixa de", X),
> > ylab=X);rug(get(X),side=2)
> >     qqnorm(get(X),  main=c("Diagrama Q-Q de",
X));qqline(get(X))
> >     cat("\n")
> >     par(OP)
> >     ESTA_1<-data.frame(Variable      = X,
> >                        N_total       = length(get(X)),
> >                        N_valids      = sum(!is.na(get(X))),
> >                        N_desconeguts = sum(is.na(get(X)))
> >                        )
> >     ESTA_2<-data.frame(Variable  = X,
> >                        N         = sum(!is.na(get(X))),
> >                        Mitjana   = if (mean(get(X) > 10))
> > {round(mean(get(X), na.rm = TRUE), 2)} else {round(mean(get(X), na.rm
> > TRUE), 3)},
> >                        Err_tipic = if (sd  (get(X) > 10)) {round(sd
> > (get(X), na.rm = TRUE), 2)} else {round(sd  (get(X), na.rm = TRUE),
3)},
> >                        Min       = min(get(X), na.rm = TRUE),
> >                        Perc_25   = quantile(get(X),.25),
> >                        Mediana   = median(get(X), na.rm = TRUE),
> >                        Perc_75   = quantile(get(X),.75),
> >                        Max       = max(get(X), na.rm = TRUE),
> >                        Interval  = max(get(X), na.rm = TRUE) -
min(get(X),
> > na.rm = TRUE)
> >                        )
> >     cat("----------------------------", "\n")
> >     cat("Valors valids i desconeguts", "\n")
> >     print(ESTA_1, row.names = FALSE)
> >     cat("----------------------------", "\n")
> >     cat("Estadistics", "\n")
> >     print(ESTA_2, row.names = FALSE)
> >     cat("----------------------------", "\n")
> >     return(summary(get(X)))
> >   }
> > ##--------------------------------------------------------------
> > ## DES_QUALI: Descriptiva variables factor
> > ##--------------------------------------------------------------
> > DES_QUALI <- function(X)
> >   {
> >   cat("Var factor: ",X,"\n")
> >   XOUT <- as.data.frame(table(get(X)))
> >   names(XOUT)[1] = X
> >   XOUT <- transform(XOUT, cumFreq = cumsum(Freq), Percentatge >
> prop.table(Freq))
> >   print(XOUT)
> >  
print("-----------------------------------------------------")
> >   }
> > ##--------------------------------------------------------------
> > ## UNI: Análisis univarido
> > ##--------------------------------------------------------------
> > UNI = function(XDADES,  XDROP=NULL,
> >                XVD,
> >                XSPV=NULL, # Si és una anàlisi de SPV
> >                XCAMIF
> >                )
> >   {
> >     ifelse(is.null(XDROP), DADES_S <- XDADES, DADES_S <-
XDADES[,
> > setdiff(names(XDADES), XDROP) ])
> >     attach(DADES_S, warn.conflicts = F)
> >     cat("\n Descriptiva de totes les variables
seleccionades\n")
> >     print(summary(DADES_S))
> >     for (XVARNOMT in names(DADES_S))
> >       {
> >         if (is.factor (get(XVD) ) )
> >           {
> >             if ( is.factor(get(XVARNOMT)) )
> >               {
> >                 UNI_VDQVIQ (XVD=get(XVD), XVDT=XVD,
XVARNOM=get(XVARNOMT),
> > XVARNOMT=XVARNOMT, XCAMIF=XCAMIF)
> >               }
> >             else if( is.numeric(get(XVARNOMT)))
> >               {
> >                 cat("\nVD=Qualitativa i VI=Numèrica:
UNI_VDQVIN\n")
> >                 cat("\nPer fer \n")
> >               }
> >           }
> >         else if (is.numeric(get(XVD) ) & is.null(XSPV) ) # VD Num
però no
> > temps
> >           {
> >             if ( is.factor(get(XVARNOMT)) )
> >               {
> >                 cat("\nVD=Numèrica i VI=Qualitativa:
UNI_VDNVIQ\n")
> >                 cat("\nPer fer \n")
> >               }
> >             else if( is.numeric(get(XVARNOMT)))
> >               {
> >                 cat("\nVD=Numèrica i VI=Numèrica:
UNI_VDNVIN\n")
> >                 cat("\nPer fer \n")
> >               }
> >           }
> >
> >         else if (is.numeric(get(XVD) ) & !is.null(XSPV) ) # VD Num
de
> > temps: SPV
> >           {
> >             if ( is.factor(get(XVARNOMT)) )
> >               {
> >                 cat("\nVD=Temps i VI=Qualitativa:
UNI_VDTVIQ\n")
> >                 cat("\nPer fer \n")
> >               }
> >             else if( is.numeric(get(XVARNOMT)))
> >               {
> >                 cat("\nVD=Temps i VI=Numèrica:
UNI_VDTVIN\n")
> >                 cat("\nPer fer \n")
> >               }
> >           }
> >         else
> >           {
> >             MISSATGE = c("Les variable ", XVD, " i
", XVARNOMT, " no són
> > de cap dels tipus coneguts", sep="")
> >             select.list(MISSATGE,title="Atenció",
preselect=MISSATGE)
> >           }
> >       }
> >     # Fi de la funció
> >     detach(DADES_S)
> >     cat("\n\bFi de la funció des.r \n")
> >   }
> > ##--------------------------------------------------------------
> > ## UNI_VDQVIQ: Análisis univarido Var Dep: Quali Var indep: quali
> > ##--------------------------------------------------------------
> > UNI_VDQVIQ = function(XVD, XVDT, XVARNOM, XVARNOMT, XCAMIF)
> >   {
> >     cat ("*** Entra de uni_vdqviq.r
******************************** \n\n")
> >     source("
> >
http://web.udl.es/Biomath/Bioestadistica/R/Instalacio/FuncionsAuxiliars.r",
> > local = F, echo=TRUE, encoding = "unknown")
> >     # CrossTabsMod(get(XVD), get(XVARNOM), digits = 2, chisq = T, row
= T,
> > expected = T)
> >     CrossTabs(get(XVDT), XVARNOM, digits = 2, chisq = T, row = T,
expected
> > = T)
> >     # Oportunitats relatives i IC
> > http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/logit.htm
> >     REG_LOG <- glm(XVD ~ XVARNOM, family = "binomial")
> >     print(exp(cbind("Oportunitat Relativa" = coef(REG_LOG),
> > confint(REG_LOG))))
> >     # Valors de p
> >     cat ("\n\nValors de p de les oportunitats relatives
(regressió
> > logística):\n")
> >     print(summary(REG_LOG)$coef[, "Pr(>|z|)"])  ## will
extract them
> >     cat ("\n\n*** Surt de un_ivdqviq.r
********************************
> > \n\n")
> >   }
> >
> > ##--------------------------------------------------------------
> > ## Pruebas : comentado con una función
> > ##--------------------------------------------------------------
> > function()
> > {
> > library(MASS)
> > data(birthwt, package="MASS")
> > birthwt$low  <- factor(birthwt$low)
> > birthwt$race <- factor(birthwt$race)
> >
> > # Descriptiva
> > DESUNI(XDADES=birthwt, XVD=NULL)
> >
> > # Análisis univariado con var dependiente qualitativa (factor)
> > DESUNI(XDADES=birthwt, XVD="low")
> >
> > }
> > =Fin de funciones ======================================> >
> > Muchas gracias por la ayuda y saludos!
> >
> >
> > > Hola Giera,
> > >
> > > Sí, puedes hacer lo mismo con "R" usando como te decía
funciones que ya
> > generan de forma automática estos estadísticos. La parte de las
relaciones
> > bivariadas, puede dar un poco más de trabajo pero luego las funciones
para
> > representar los boxplots o las tablas cruzadas y los diferentes test
> > igualmente se hacen de forma muy compacta.
> > >
> > > Así, de primeras, yo como atacaría este problema sería:
> > >
> > > * Hacer un "summary()" de tu data.frame. De este
resultado (no sé si
> > conoces "summary()" )tienes una gran parte de los
estadísticos básicos de
> > cada variable. Hay otra función "fivenum()" que genera los
cinco
> > estadísticos básicos para un conjunto, aunque salvo por el contenido
de
> > "NAs" es casi lo mismo que devuelve "summary()".
> > >
> > > * Puedes de forma automática, detectar el tipo de variable que
contiene
> > cada columna (si es factor/categórica o si es numérica con la función
> > "class()" ) y crear las relaciones bivariadas.
> > >
> > > * Para las numéricas, puedes hacerlo todas de forma cruzada con
la
> > función "pairs()".
> > > * Para las categóricas, puedes ciclar (cada una de ellas para
cada
> > numérica) aunque creo que "pairs()" también hace esto de
forma automática.
> > >
> > > * Quedaría simplemente pensar en los diferentes tests que quieres
> > lanzar, pero seguro que hay alguna librería (además de la que se
incluye
> > por defecto "stats") que los implementa.
> > >
> > > Sobre el cómo....mejor si me pasas un ejemplo de aplicación lo
damos un
> > poco de forma...
> > >
> > > Saludos,
> > >
> > > Carlos.
> > >
> >
> 
> 
> 
> -- 
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es

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