r中Hmisc的describe函数各个参数意义

在R语言的Hmisc包中，`describe()` 函数是一个非常有用的统计描述工具，用于快速生成变量的摘要统计信息。这个函数主要用于探索数据集中的变量特性，包括计数、频率、百分比、最小值、最大值、四分位数、均值、标准差等。以下是`describe()` 函数的一些主要参数及其含义：

1. `x`: 这是必填参数，表示你要分析的数据向量或数据框的一个列。

2. `groups`: 如果你有分组数据，可以指定该参数，它接受一个因子或整数向量，表明每个观测属于哪一组。

3. `type`: 可选参数，决定了统计输出的详细程度。常见的选项有 `"default"` (默认，适用于数值和分类变量)、`"numeric"` 或 `"categorical"`，后者只针对分类变量进行计数。

4. `order.by`: 如果你想按照特定顺序排列结果，可以设置这个参数，如 "freq" (按频次排序) 或者 "variance"(按变异度排序)。

5. `collate`: 如果数据是数据框，你可以选择是否合并所有列的结果。设置为 TRUE 会将所有列的描述汇总成单个数据框。

6. `boot`: 是否进行假设检验，比如卡方检验，通过Bootstrap方法。默认为 FALSE。

7. `digits`: 控制结果的数字精度，默认为2位小数。

8. `width`: 指定输出宽度，对长字符串或宽表有影响。

9. `conf.int`: 是否计算置信区间，默认为 FALSE，但可以用 `bootstrap` 参数开启。

常用示例：

# 示例使用
data <- data.frame(num = c(1, 2, 3, 4, 5), factor = c("A", "B", "A", "C", "B"))
describe(data$factor, type = "categorical")
describe(data$num)