Créer un tableau croise

tab_build() permet construire un tableau croisé : elle calcule une statistique pour plusieurs croisements de variables, en intégrant automatiquement les différentes marges.

tab_build(
  data,
  var_rows,
  var_cols = NULL,
  var_stat = NULL,
  stat = "count",
  var_w = NULL,
  probs = NULL,
  lab_total = "Ensemble"
)

Arguments

data

table (data.frame ou tibble) contenant les données

var_rows

variables lignes (caractère ou facteur)

var_cols

variables colonnes (caractère ou facteur)

var_stat

variable d'intérêt sur laquelle calculer la statististique (numérique)

stat

statistique à calculer Ce paramètre peut prendre les valeurs suivantes :

  • "mean" : moyenne

  • "min" : minimum

  • "max" : maximum

  • "median" : médiane

  • "sum" : somme

  • "count" : effectifs - dans ce cas, laisser le parametre var_stat non renseigné

  • "quantile" : quantile

  • "weighted_mean" : moyenne pondérée

  • "weighted_sum" : somme pondérée

Pour les statistiques pondérées, renseigner le paramètre var_w avec la variable de pondération à utiliser pour les calculs

var_w

variable de pondération éventuelle

probs

quantile à calculer si la statistique demandée est "quantile" - 0.5 pour la médiane, 0.1 pour le premier décile...

lab_total

libellé pour les colonnes de total

Value

tableau croisé

Examples

library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: ‘dplyr’
#> The following objects are masked from ‘package:stats’:
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from ‘package:base’:
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union

prenoms |>
  filter(annais == "2020" &
             lib_reg %in% c("Occitanie", "Pays de la Loire")) |>
  tab_build(var_rows = lib_reg,
            var_cols = c(prenom, sexe),
            var_stat = nombre,
            lab_total = "Total",
            stat = "sum")
#> # A tibble: 3 × 23
#>   lib_reg   Alix_G Alix_F Alix_Total Camille_G Camille_F Camille_Total Charlie_G
#>   <chr>      <dbl>  <dbl>      <dbl>     <dbl>     <dbl>         <dbl>     <dbl>
#> 1 Pays de …     12    105        117        74       127           201        62
#> 2 Occitanie      0    107        107        65       113           178        49
#> 3 Total         12    212        224       139       240           379       111
#> # ℹ 15 more variables: Charlie_F <dbl>, Charlie_Total <dbl>, Eden_G <dbl>,
#> #   Eden_F <dbl>, Eden_Total <dbl>, Louison_G <dbl>, Louison_F <dbl>,
#> #   Louison_Total <dbl>, Noa_G <dbl>, Noa_F <dbl>, Noa_Total <dbl>,
#> #   Sasha_G <dbl>, Sasha_F <dbl>, Sasha_Total <dbl>, Total_Total <dbl>