按dplyr分组的多个二进制变量的频率/百分比

dplyr是一个R语言中用于数据处理和操作的包，它提供了一组简洁且一致的函数，用于对数据进行分组、筛选、排序、汇总等操作。在dplyr中，可以使用group_by()函数对数据进行分组操作。

对于按dplyr分组的多个二进制变量的频率/百分比，可以使用summarize()函数结合其他函数来实现。以下是一个完善且全面的答案：

在dplyr中，可以使用group_by()函数对数据进行分组操作，然后使用summarize()函数结合其他函数来计算每个分组中多个二进制变量的频率或百分比。

首先，使用group_by()函数将数据按照需要分组的二进制变量进行分组，例如：

grouped_data <- data %>% group_by(binary_var1, binary_var2)

然后，可以使用summarize()函数结合其他函数来计算每个分组中的频率或百分比。以下是两个常用的计算方法：

使用count()函数计算每个分组中的观测数量，并计算频率和百分比：

result <- grouped_data %>% count() %>%
  mutate(frequency = n / sum(n),
         percentage = frequency * 100)

在上述代码中，count()函数用于计算每个分组中的观测数量，然后使用mutate()函数创建新的列来计算频率和百分比。

使用sum()函数计算每个分组中某个二进制变量为1的观测数量，并计算频率和百分比：

result <- grouped_data %>% summarize(total = n(),
                                     count_var1 = sum(binary_var1),
                                     count_var2 = sum(binary_var2)) %>%
  mutate(frequency_var1 = count_var1 / total,
         frequency_var2 = count_var2 / total,
         percentage_var1 = frequency_var1 * 100,
         percentage_var2 = frequency_var2 * 100)

在上述代码中，summarize()函数用于计算每个分组中的总观测数量和某个二进制变量为1的观测数量，然后使用mutate()函数创建新的列来计算频率和百分比。

以上是按dplyr分组的多个二进制变量的频率/百分比的完善且全面的答案。

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