r - 我如何以每 10,000 人的比率概括这些数据，以估计哪个状态的“是”出现次数最多

Question

我有不同状态的序数数据集。因为每个州都有不同的人口和参与者。如何以适当的速率概括它们以识别每个状态的最大发生率。例如，R 中吸烟的人/10,000 人口

            sitecode   AK   AL   AR  AZB   CA   CO   DE   FL   HI   IA   IL   KS   KY   MI   MO   MS   MT   NE   NJ   NV   NY   OK   PA   RI   SC   SD   TN   WI   WV   WY
class sex                                                                                                                                                                  
No    female          1591 2324 3948 1784  555  885 6853 2363  383 1633 3787 1840 2305 9653 3373 4215 8966 2738  655 1705 6204 3951 1602 3448 2745  527 3858  767 4092 6414
      male            1425 1951 3243 1630  544  847 6117 2115  338 1419 3193 1712 2013 8548 3030 3300 8143 2424  529 1505 5513 3643 1517 2880 2031  459 3436  654 3624 5774
Yes   female           146  223  508  304   68   83  615  297   63  155  394  154  233  988  324  405  903  281   66  219  650  381  148  320  304   51  410   87  437  704
      male              73   98  167   92   22   37  255   92   18   52  175   74  121  444  136  140  377   98   29   78  218  166   49  116  101   11  147   22  179  309

Answer 1

我会通过将这些数据重新整形为长格式（例如 3 列：类、性别、州；以及每个组合约 400 行）来解决这个问题，然后加入一个包含州人口的单独表格（最好包括相同的州缩写），然后按州人口对每个数字进行标准化。

这是一个例子。

library(tidyverse)
df %>%
  gather(state, count, AK:WY) %>%   # easier to work with if we gather into long form
  left_join(                        # left_join will pull in matching data for each row
    state.x77 %>%                   #   ...using data included in R's base datasets,
      as.data.frame() %>%           #     updated in this case to just show state abbrev
      rownames_to_column() %>%      #     and a population number
      mutate(state = state.abb) %>%
      select(state, Population)
  ) %>%
  mutate(rate_10k = count / (Population * 10)) %>%    # Find rate per 10k
  filter(class == "Yes") %>%  # Only include the "Yes" answers

  ggplot(aes(state %>% fct_reorder(rate_10k), 
             rate_10k, 
             color = sex)) + 
  geom_point() +
  coord_flip() +
  labs(x = "Rate per 10,000 population",
       y = "State")