Процентильный ранг значения сообщает нам процент значений в наборе данных, ранг которых равен или ниже заданного значения.
Вы можете использовать следующие методы для вычисления процентного ранга в R:
Метод 1: вычислить процентильный ранг для всего набора данных
library(dplyr)
df %>%
mutate(percent_rank = rank(x)/length(x))
Метод 2: вычислить процентильный ранг по группе
library(dplyr)
df %>%
group_by(group_var) %>%
mutate(percent_rank = rank(x)/length(x))
В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике со следующим фреймом данных:
#create data frame
df <- data.frame(team=rep(c('A', 'B'), each= 7 ),
points=c(2, 5, 5, 7, 9, 13, 15, 17, 22, 24, 30, 31, 38, 39))
#view data frame
df
team points
1 A 2
2 A 5
3 A 5
4 A 7
5 A 9
6 A 13
7 A 15
8 B 17
9 B 22
10 B 24
11 B 30
12 B 31
13 B 38
14 B 39
Пример 1. Расчет процентиля для всего набора данных
В следующем коде показано, как использовать функции из пакета dplyr в R для вычисления процентного ранга каждого значения в столбце точек:
library(dplyr)
#calculate percentile rank of points values
df %>%
mutate(percent_rank = rank(points)/length(points))
team points percent_rank
1 A 2 0.07142857
2 A 5 0.17857143
3 A 5 0.17857143
4 A 7 0.28571429
5 A 9 0.35714286
6 A 13 0.42857143
7 A 15 0.50000000
8 B 17 0.57142857
9 B 22 0.64285714
10 B 24 0.71428571
11 B 30 0.78571429
12 B 31 0.85714286
13 B 38 0.92857143
14 B 39 1.00000000
Вот как интерпретировать значения в столбце процент_ранг :
- 7,14% значений баллов равны или меньше 2.
- 17,86% значений баллов равны или меньше 5.
- 28,57% значений баллов равны или меньше 7.
И так далее.
Пример 2. Расчет процентиля по группе
В следующем коде показано, как использовать функции из пакета dplyr в R для вычисления процентного ранга каждого значения в очках, столбце, сгруппированных по командам:
library(dplyr)
#calculate percentile rank of points values grouped by team
df %>%
group_by(team) %>%
mutate(percent_rank = rank(points)/length(points))
# A tibble: 14 x 3
# Groups: team [2]
team points percent_rank
1 A 2 0.143
2 A 5 0.357
3 A 5 0.357
4 A 7 0.571
5 A 9 0.714
6 A 13 0.857
7 A 15 1
8 B 17 0.143
9 B 22 0.286
10 B 24 0.429
11 B 30 0.571
12 B 31 0.714
13 B 38 0.857
14 B 39 1
Вот как интерпретировать значения в столбце процент_ранг :
- 14,3% значений очков для команды А равны или меньше 2.
- 35,7% значений очков для команды А равны или меньше 5.
- 57,1% значений очков для команды А равны или меньше 7.
И так далее.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в R:
Как рассчитать процентили в R
Как рассчитать квартили в R
Как рассчитать квантили по группам в R