MANOVA是指方差的多变量分析，在这种方法中，我们有多个因变量和多个自变量。我们要比较每个因变量的自变量组合的每个级别。要将两个因变量的MANOVA数据框转换为计数表，可以使用reshape包的cast函数，但是我们需要首先融化数据框，以便可以正确地进行转换。
请看以下数据帧-
Gender<−sample(c("Male","Female"),20,replace=TRUE)
Class<−sample(c("I","II","III"),20,replace=TRUE)
Score<−sample(1:100,20)
Rating<−sample(1:10,20,replace=TRUE)
df1<−data.frame(Gender,Class,Score,Rating)
df1输出结果
Gender Class Score Rating 1 Male II 96 9 2 Male I 38 3 3 Female III 32 5 4 Male I 77 2 5 Male I 62 2 6 Female II 81 9 7 Male II 90 2 8 Female III 79 8 9 Male III 34 8 10 Male II 36 9 11 Male I 57 5 12 Male I 29 1 13 Female III 100 7 14 Female II 94 5 15 Male I 35 9 16 Female III 78 4 17 Female I 18 3 18 Female I 47 9 19 Female III 61 1 20 Male III 60 3
加载重塑包装-
library(reshape)
融化df1-
df1_melt<−melt(df1)
使用Gender，Class作为id变量
根据性别和阶级找到计数-
cast(df1_melt,Gender~Class+variable)
聚合需要fun.aggregate：长度用作默认值
Gender I_Score I_Rating II_Score II_Rating III_Score III_Rating 1 Female 2 2 2 2 5 5 2 Male 6 6 3 3 2 2
让我们看另一个例子-
ID<<sample(c("Y1","Y2","Y3","Y4"),20,replace=TRUE)
Grade<<sample(LETTERS[1:3],20,replace=TRUE)
Sal<<sample(20000:50000,20)
Count<<sample(200:210,20,replace=TRUE)
df2<<data.frame(ID,Grade,Sal,Count)
df2输出结果
ID Grade Sal Count 1 Y3 B 28528 204 2 Y3 C 40854 207 3 Y3 A 31199 207 4 Y4 B 25338 207 5 Y3 B 30180 209 6 Y2 B 29921 209 7 Y4 C 46134 210 8 Y4 B 46829 205 9 Y3 B 42607 205 10 Y1 A 38174 202 11 Y2 A 41451 207 12 Y1 C 23912 200 13 Y4 B 44047 209 14 Y2 B 32236 200 15 Y2 A 24851 203 16 Y2 B 36341 207 17 Y3 B 37003 208 18 Y2 C 37285 207 19 Y3 B 45113 207 20 Y3 A 40034 203 df2_melt<−melt(df2)
使用ID，等级作为ID变量
根据ID和等级查找计数-
cast(df2_melt,ID~Grade+variable)
聚合需要fun.aggregate：长度用作默认值
ID A_Sal A_Count B_Sal B_Count C_Sal C_Count 1 Y1 1 1 0 0 1 1 2 Y2 2 2 3 3 1 1 3 Y3 2 2 5 5 1 1 4 Y4 0 0 3 3 1 1