列联表是观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数分布表，它是由两个以上的变量进行交叉分类的频数分布表。交互分类的目的是将两变量分组，然后比较各组的分布状况，以寻找变量间的关系。
按两个变量交叉分类的，该列联表称为两维列联表；若按3个变量交叉分类，所得的列联表称为3维列联表，依次类推。一维列联表就是频数分布表。频数就是各个分组中属性出现的次数。
频数也称“次数”，对样本数据按某些属性进行分组，统计出各个组内含个体的个数，就是频数。
本文使用vcd包中的Arthritis数据集来演示如何创建列联表。
一，创建频数表
频数表用于探索类别型变量，常用table()和 xtabs()来创建频数表：
table(var1, var2, ...,varN) xtabs(formula, data)
参数注释：
- table()函数：使用N个类别变量（因子）创建一个N维列联表，
- xtabs()函数：根据一个公式(~var1+var2+...+varN)创建一个N维列联表。
总体来说，要进行交叉分类的变量应出现在公式的右侧，即 ~ 符号的右方，以+ 作为分割符。本文重点介绍一维列联表和二维列联表，对于高维列联表，不做介绍。
函数prop.table()以列联表作为参数，以margins定义的边际把列联表中的频数表示为比例关系。
prop.table(table,margins)
参数注释：table是列联表，margins是边际列表，1是第一个分类变量，2是第二个分类变量
函数margin.table()以列联表作为参数，以margins定义的边际列表来计算频数的和。
margin.table(table,margins)
参数注释：table是列联表，margins是边际列表，1是第一个分类变量，2是第二个分类变量
1，创建一维列联表
一维列联表是根据一个分类变量列出变量各个值得频数：
with(Arthritis,table(Improved)) xtabs(~Improved,data=Arthritis)Improved是分类得变量名，None、Some和Marked是变量的值，数值是各个变量值出现的次数（频数）。
Improved None Some Marked 42 14 28
2，创建二维列联表
二维列联表是指按照两个分类变量列出的频数表：
with(Arthritis,table(Improved,Sex)) xtabs(~Improved+Sex,data=Arthritis)Sex和Improved是分类的变量名，两个分类交叉分类，查看两个分类之间的关系：
Sex Improved Female Male None 25 17 Some 12 2 Marked 22 6
3，把列联表的频数转换为比例值
使用prop.table()，把列联表的频数转换为比例值
mytable <- xtabs(~Improved+Sex,data=Arthritis) prop.table(mytable) Sex Improved Female Male None
