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カテゴリ別の要約統計

メモ

nominal 配列データ型および ordinal 配列データ型は推奨されません。順序付きおよび順序付けのない離散非数値データを表すには、代わりにcategorical 配列データ型を使用します。

カテゴリ別の要約統計

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この例では、カテゴリカル変数のレベル別に要約統計を計算する方法を示します。grpstats を使用すると、数値配列またはデータセット配列のグループ単位の要約統計を計算できます。

標本データを読み込みます。

load hospital

データセット配列 hospital には 7 つの変数 (列) と 100 件の観測 (行) があります。

カテゴリ別の要約統計を計算します。

変数 Sex はノミナル配列で、Male と Female の 2 つのレベルがあります。性別ごとの体重の最小値と最大値を特定します。 

stats = grpstats(hospital,'Sex',{'min','max'},'DataVars','Weight')
stats = 
              Sex       GroupCount    min_Weight    max_Weight
    Female    Female    53            111           147       
    Male      Male      47            158           202

データセット配列 stats には、変数 Sex の各レベルに対応する観測値が格納されています。変数 min_Weight には各グループの体重の最小値が格納され、変数 max_Weight には各グループの体重の最大値が格納されます。

複数のカテゴリを基準とした要約統計を計算します。

変数 Smoker は logical 配列で、値 1 は喫煙者、値 0 は非喫煙者をそれぞれ表します。性別と喫煙の有無の組み合わせごとに体重の最小値と最大値を特定します。 

stats = grpstats(hospital,{'Sex','Smoker'},{'min','max'},...
                 'DataVars','Weight')
stats = 
                Sex       Smoker    GroupCount    min_Weight    max_Weight
    Female_0    Female    false     40            111           147       
    Female_1    Female    true      13            115           146       
    Male_0      Male      false     26            158           194       
    Male_1      Male      true      21            164           202

データセット配列 stats には、元のデータの Sex と Smoker のレベルのそれぞれの組み合わせに対する観測値の行が格納されています。

参考

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