按组计算数据集子集的比例

Question

这可能非常简单，但由于我没有深入研究，我希望能在这里发布一些帮助。

我想计算分类变量数据集的按比例和比例的比例和标准误差。所以我有2个变量v1是1到4而v2是1到9.我想计算1的比例（也是2,3 ... 9（{{1} }}））由v2组成。

手工操作很容易因为v1的使用，但我不想手工做：）

用更简单的方式说：我想找％，但我们可以使用mean，因为它是数值变量。我们有1000个人，其中300个属于table(v1, v2)的类别1，有200个属于v1的类别2等。v1为相同，类别1为400，依此类推。如果我按v2组计算类别1（v1）的百分比，那么将是300 / 400,200 / 400等等。

dataframe sample

v2

期望的输出：按组id v1 v2 1 1 1 2 1 1 3 2 1 4 2 1 5 3 2 6 3 2 7 4 2

的比例 希望它有意义！

Answer 1

尝试：

library(data.table)
setDT(dt)[v1==1,list(meanv2=mean(v2), sev2=se(v2)),by=v3]

如果v1 == 1，则mean（v1）将等于1.

Answer 2

这是我上面的问题的答案，但同时我问另一个问题。 我找到了执行此操作的代码，但我还需要计算标准错误

tapply(dt$v1, dt$v2, function(x){prop.table(table(x))})

标准错误是使用此公式SE = sqrt(p*(1-p)/n)，其中p=proportion和n=total population。

我的问题是：如何在上面的代码中包含SE？

提前谢谢你！