数据准备
频数表是数理统计中由于所观测的数据较多，为简化计算，将这些数据按等间隔分组，然后按选举唱票法数出落在每个组内观测值的个数，称为(组)频数。这样得到的表称“频数表”或“频数分布表”。
列联表（contingency table）是观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数表。它是由两个以上的变量进行交叉分类的频数分布表。列联表可以告诉你组成表格的各种变量组合的频数或比例。列联表分析的基本问题是：观察各属性之间是否独立，做简单的描述性统计。
按两个变量交叉分类的，该列联表称为两维列联表；若按3个变量交叉分类，所得的列联表称为3维列联表，依次类推。一维列联表就是频数分布表。频数就是各个分组中属性出现的次数。
1.一维列联表
2.二维列联表
table(A, B)
其中，A是行变量，B是列变量。
xtabs(~ A + B, data = mydata)
其中的mydata是一个矩阵或数据框。总的来说，要进行交叉分类的变量应出现在公式的右侧（即~符号的右方），以+作为分隔符。
gmodels包CrossTable()
3.多维列联表
参考资料：
R语言之创建数据集数据集通常是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示变量。
R中有许多用于存储数据的结构，包括标量、向量、数组、数据框和列表。
在R中，对象（object）是指可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数、甚至是图形。因子（factor）是名义型变量或有序型变量，在R中被特殊地存储和处理。
R中的数据结构：
1.1向量
向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。创建向量使用函数c()，如下例所示：
数值型向量：a<-c(1,2,5,3,6,-2,4)
字符型向量：b<-c("one","two","three")
逻辑型向量：c<-c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE)
注：单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式。
标量是只含一个元素的向量，例如f<-3、g<-"US"和h<-TRUE。它们用于保存常量。
访问向量中的元素，可在方括号中给定元素所处位置的数值，如：a[c(2,4)]用于访问向量a中的第二个和第四个元素。
1.2矩阵
矩阵是一个二维数组，只是每个元素都拥有相同的模式（数值型、字符型或逻辑型），可以通过matrix创建矩阵
一般使用格式为：
mymatrix<-matrix(vector,nrow=number_of_rows,ncol=number_of_columns,byrow=logical_value,dimnames=list(
char_vector_rownames,char_vector_colnames)) ，其中vector包含了矩阵的元素，nrow和ncol用以指定
行和列的维数，dimnames包含了可选的以字符型向量表示的行名和列名。选项byrow则表明矩阵应当按行
填充（byrow=TRUE）还是按列填充（byrow=FALSE），默认情况下按列填充。代码演示如下：
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>cells<-c(1,23,56,485)
>rnames<-c("R1","R2")
>cnames<-c("c1","c2")
[plain] view plain copy
<pre name="code" class="html">>mymatrix<-matrix(cells ,nrow=2,ncol=2,byrow=TRUE,dimnames=list(rnames,cnames))
>mymatrix
c1 c2
R1 1 23
R2 56 485
1.3数组
数组与矩阵类似，但是维数可以大于2。数组可通过array函数创建，形式如下：
myarray<-array(vector,dimensions,dimnames)，其中vector包含了数组中的数据，dimensions是一个数值型向量，给出了各个维度下标的最大值，而dimnames是可选的、各维度名称标签的列表。代码如下:
[html] view plain copy
>dim<-c("A1","A2")
>dim1<-c("A1","A2")
>dim2<-c("B1","B2","B3")
>dim3<-c("C1","C2","C3","C4")
>z<-array(1:24,c(2,3,4),dimnames=list(dim1,dim2,dim3))
>z
, , C1
B1 B2 B3
A1 1 3 5
A2 2 4 6
, , C2
B1 B2 B3
A1 7 9 11
A2 8 10 12
, , C3
B1 B2 B3
A1 13 15 17
A2 14 16 18
, , C4
B1 B2 B3
A1 19 21 23
A2 20 22 24
1.4数据框
数据框中不同的列可以包含不同模式（数值型、字符型等）的数据，是R中最常处理的数据结构。数据框可以通过函数data.frame()创建：mydata<-data.frame(col1,col2,col3,...)，其中的列向量col1，col2，col3，...可为任何类型（如字符型、数值型或逻辑型）。每一列的名称可由函数names指定。代码如下：
[html] view plain copy
>age<-c(25,34,28,53)
>patientID<-c(1,2,3,4)
>diabetes<-c("Type1","Type2","Type1","Type1")
>status<-c("Poor","Improved","Excellent","Poor")
>patientdata<-data.frame(patientID,age,diabetes,status)
>patientdata
patientID age diabetesstatus
1 1 25Type1 Poor
2 2 34Type2 Improved
3 3 28Type1 Excellent
4 4 53Type1 Poor
>patientdata$age
[1] 25 34 28 53
<pre name="code" class="html">>table(patientdata$diabetes,patientdata$status)
Excellent Improved Poor
Type1 102
Type2 010
$被用来选取一个给定数据框中的某个特定变量，上面table(patientdata$diabetes,patientdata$status)生成了 diabetes和status的列联表。
函数attach()可将数据框添加到R的搜索路径中。
函数detach()将数据框从搜素路径中移除。
相对于attach。多数的R书籍更推荐使用函数with()。
1.5因子
变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。
函数factor（）以一个整数向量的形式存储类别值，整数的取值范围是[1...k]（其中k是名义变量中唯一值得个数），同时一个由字符串（原始值）组成的内部向量将映射到这些整数上。
名义型eg：假设有向量：diabetes<-c("Type1","Type2","Type1","Type1")
语句diabetes<-factor(diabetes)将此向量存储为（1，2，1，1）.
有序型eg: 对于给定变量status<-c("Poor","Improved","Excellent","Poor")
语句status<-factor(status,ordered=TRUE)会将向量编码为（3，2，1，3）。
1.6列表（list）
列表是R的数据类型中最为复杂的一种。列表就是一些对象的（或成分，component)的有序集合。列表允许你整合若干（可能无关）的对象到单个对象名下。例如，某个列表中可能是若干向量、矩阵、数据框，甚至是其他列表的组合。可以使用函数list（）创建列表：
mylist<-list(object1,object2,...)
注：列表成为了R中的重要数据结构。
1.列表允许以一种简单的方式组织和重新调用不相干的信息；
2.许多R函数的运行结果都是以列表的形式返回的。
