使用vtree探索数据子集
摘要：变量树是一种探索离散多元数据的新方法。它们显示嵌套子集以及相应的频率和百分比。手动计算这些数量可能会很费时，特别是当有许多多级因素和缺失数据时。在这里，我们介绍了变量树及其在vtree R软件包中的实现，与现有方法（列联表、马赛克图、Venn/Euler图和UpSet）进行比较，并通过两个案例研究说明了它们的实用性。变量树可用于（1）揭示嵌套子集中的模式，（2）探索缺失数据以及（3）直接从数据框生成研究流程图（例如CONSORT图），以支持可重复性研究和开放科学。
作者：Nick Barrowman and Richard J. Webster
论文ID：2010.13252
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2021-02-08