Classes et intervalles sur variables quantitatives

Je continue ma découverte de R...:mrgreen:
Et du coup je me trouve encore confronté à des problèmes de représentation de mes données afin d'en tirer le maximum d'info sans implémentation supplémentaire.
J'ai un tableau de classes de taux de cholesterol et l'effectif pour chaque classe :

[1.0,1.4[ n=6
[1.4,1.6[ n=13
[1.6,1.8[ n=16
[1.8,2.0[ n=22
[2.0,2.2[ n=18
[2.2,2.4[ n=10
[2.4,2.6[ n=6
[2.6,2.8[ n=4
[2.8,3.0[ n=3
[3.0,3.4[ n=2

J'ai fait ceci :

Code:

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# vecteur des classes : 11 valeurs et
# produira les 10 classes suivantes :
# 1 a 1.4
# 1.4 a 1.6
# 1.6 a 1.8
# 1.8 a 2
# 2 a 2.2
# 2.2 a 2.4
# 2.4 a 2.6
# 2.6 a 2.8
# 2.8 a 3
# 3 a 3.4
> classes<-c(1,1.4,1.6,1.8,2,2.2,2.4,2.6,2.8,3,3.4)
> classes
 [1] 1.0 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8 3.0 3.4
 
# vecteur des effectifs pour chaque classe
# doit avoir 11 effectifs aussi pour etre
# compatible avec le vecteur de classes :
# on ajoute 0 pour les derniers effectif
> effectifs<-c(6,13,16,22,18,10,6,4,3,2,0)
> effectifs
 [1]  6 13 16 22 18 10  6  4  3  2  0
 
# on replique pour chaque classe (debut de classe)
# suivant les effectifs =>
# 6 valeurs 1.0 pour la classe [1.0,1.2[
# 13 valeurs 1.4 pour la classe [1.2,1.4[
# ...
# 2 valeurs pour la classe [3.0,+[
> taux<-rep(classes,effectifs)
> taux
  [1] 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.4 1.4 1.4 1.4 1.4 1.4 1.4 1.4 1.4 1.4 1.4 1.4
 [19] 1.4 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.8
 [37] 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8
 [55] 1.8 1.8 1.8 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0
 [73] 2.0 2.0 2.0 2.2 2.2 2.2 2.2 2.2 2.2 2.2 2.2 2.2 2.2 2.4 2.4 2.4 2.4 2.4
 [91] 2.4 2.6 2.6 2.6 2.6 2.8 2.8 2.8 3.0 3.0
 
# création des classes elles-mêmes :
# right = FALSE pour avoir un intervalle de la forme [x,y[
> chol_table<-cut(taux,classes,right=FALSE)
# on obtient bien :
# 6 valeurs dans la classe [1,1.4[
# 13 valeurs dans la classe [1.4,1.6[
# ...
# 2 valeurs dans la classe [3,3.4[
> chol_table
  [1] [1,1.4)   [1,1.4)   [1,1.4)   [1,1.4)   [1,1.4)   [1,1.4)   [1.4,1.6)
  [8] [1.4,1.6) [1.4,1.6) [1.4,1.6) [1.4,1.6) [1.4,1.6) [1.4,1.6) [1.4,1.6)
 [15] [1.4,1.6) [1.4,1.6) [1.4,1.6) [1.4,1.6) [1.4,1.6) [1.6,1.8) [1.6,1.8)
 [22] [1.6,1.8) [1.6,1.8) [1.6,1.8) [1.6,1.8) [1.6,1.8) [1.6,1.8) [1.6,1.8)
 [29] [1.6,1.8) [1.6,1.8) [1.6,1.8) [1.6,1.8) [1.6,1.8) [1.6,1.8) [1.6,1.8)
 [36] [1.8,2)   [1.8,2)   [1.8,2)   [1.8,2)   [1.8,2)   [1.8,2)   [1.8,2)
 [43] [1.8,2)   [1.8,2)   [1.8,2)   [1.8,2)   [1.8,2)   [1.8,2)   [1.8,2)
 [50] [1.8,2)   [1.8,2)   [1.8,2)   [1.8,2)   [1.8,2)   [1.8,2)   [1.8,2)
 [57] [1.8,2)   [2,2.2)   [2,2.2)   [2,2.2)   [2,2.2)   [2,2.2)   [2,2.2)
 [64] [2,2.2)   [2,2.2)   [2,2.2)   [2,2.2)   [2,2.2)   [2,2.2)   [2,2.2)
 [71] [2,2.2)   [2,2.2)   [2,2.2)   [2,2.2)   [2,2.2)   [2.2,2.4) [2.2,2.4)
 [78] [2.2,2.4) [2.2,2.4) [2.2,2.4) [2.2,2.4) [2.2,2.4) [2.2,2.4) [2.2,2.4)
 [85] [2.2,2.4) [2.4,2.6) [2.4,2.6) [2.4,2.6) [2.4,2.6) [2.4,2.6) [2.4,2.6)
 [92] [2.6,2.8) [2.6,2.8) [2.6,2.8) [2.6,2.8) [2.8,3)   [2.8,3)   [2.8,3)
 [99] [3,3.4)   [3,3.4)
10 Levels: [1,1.4) [1.4,1.6) [1.6,1.8) [1.8,2) [2,2.2) [2.2,2.4) ... [3,3.4)

Bon la représentation me semble convenable même si j'ai mis les derniers effectifs à 0 pour avoir 2 vecteurs de même dimension.
Le souci c'est que l'objet chol_table obtenu est un "factor" et que la moyenne dessus ne fonctionne pas :

Code:

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> mean(chol_table)
[1] NA
Warning message:
In mean.default(chol_table) :
  l'argument n'est ni numérique, ni logique : renvoi de NA

Et summary ne me donne ni moyenne, ni quantiles mais seulement les effectifs par classe (ce qui est déjà pas mal puisque cohérent avec mes données...)

Code:

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> summary(chol_table)
  [1,1.4) [1.4,1.6) [1.6,1.8)   [1.8,2)   [2,2.2) [2.2,2.4) [2.4,2.6) [2.6,2.8) 
        6        13        16        22        18        10         6         4 
  [2.8,3)   [3,3.4) 
        3         2

Merci pour toutes vos pistes et aide.

Bonjour,

En fait pour faire une moyenne tu as besoin de créer un vecteur avec les centres de classes

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> classes.c <- sapply(2:length(classes), 
+                     function(i)
+                     {
+                        mean(classes[(i-1):i])
+                     })
 
> effectifs <- c(6, 13, 16, 22, 18, 10, 6, 4, 3, 2, 0)
 
> taux <- rep(classes, effectifs)
 
# Pour être sûr de ne pas avoir d'erreur à cause des bornes, tu peux également le créer avec les centres de classes (en plus tu verras qu'il peut-être utilisé directement après) :
> effectifs2 <- c(6,13,16,22,18,10,6,4,3,2)  # pas besoin de 0 à la fin
> taux2 <- rep(classes.c, effectifs2)
> taux2
  [1] 1.2 1.2 1.2 1.2 1.2 1.2 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5
 [19] 1.5 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1.9
 [37] 1.9 1.9 1.9 1.9 1.9 1.9 1.9 1.9 1.9 1.9 1.9 1.9 1.9 1.9 1.9 1.9 1.9 1.9
 [55] 1.9 1.9 1.9 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1
 [73] 2.1 2.1 2.1 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5
 [91] 2.5 2.7 2.7 2.7 2.7 2.9 2.9 2.9 3.2 3.2
 
> chol_table <- cut(taux2, classes, right=FALSE)
 
# Tu peux nommer les centres de classes pour pouvoir les indexer avec les noms de classes :
> names(classes.c) <- levels(chol_table)
 
> mean(classes.c[as.character(chol_table)])
[1] 1.974
 
# Mais pas vraiment besoin d'aller jusque là :
> mean(taux2)
[1] 1.974
 
> weighted.mean(classes.c, effectifs2)
[1] 1.974

Retour de week-end, merci pour la réponse !
Une fois celle-ci lue, cela semble si facile...:roll: