二分与多分类特征关联条形图绘制及R列联表生成问题

你原来的代码存在两个逻辑错误，直接导致生成空表：

• subset函数参数使用错误，多个筛选条件需要用逻辑与&拼接后放在第二个参数位，你把雇佣关系的筛选条件放到了第三个「选择输出列」的参数位，筛选逻辑未生效
• 你将筛选出的两个子集赋值给Chefarzt和Aerzte变量后，又尝试从原数据集daten0中提取Chefarzt、Aerzte两个不存在的列，自然没有数据可以生成列联表

你最初拆分两个dataframe的思路是可行的，但更高效的方式是直接在受雇医师的子集内新增一个二分分组变量，不需要拆分数据集。

第一步：数据预处理 #

# 先筛选所有受雇医师
daten_angestellt <- subset(daten0, Arbeitsverhaeltnis.EM == "angestellt")
# 新增二分分组列：区分受雇主任医师和其他受雇医师
daten_angestellt$gruppe <- ifelse(daten_angestellt$Position.EM == "Chefarzt", "受雇主任医师", "其他受雇医师")
# 转成因子方便后续统计
daten_angestellt$gruppe <- as.factor(daten_angestellt$gruppe)

第二步：生成列联表 #

将代码中的mult_feature替换为你需要关联的多分类特征的实际列名即可：

# 生成 二分分组 × 多分类特征 的频数列联表
konf_tab <- table(daten_angestellt$gruppe, daten_angestellt$mult_feature)
print(konf_tab)
# 如果需要看分组内占比，可以转换为百分比格式
prop_tab <- prop.table(konf_tab, margin = 1) * 100
print(round(prop_tab, 2))

第三步：绘制关联条形图 #

基础R绘图示例 #

barplot(prop_tab, 
        beside = TRUE, # 填FALSE则为堆叠条形图
        col = c("#1f77b4", "#aec7e8"),
        legend.text = rownames(prop_tab),
        xlab = "多分类特征名称",
        ylab = "分组内占比(%)",
        main = "受雇主任医师与其他医师特征分布对比")

ggplot2绘图示例（效果更美观） #

library(ggplot2)
ggplot(daten_angestellt, aes(x = mult_feature, fill = gruppe)) +
  geom_bar(position = "dodge") + # position填"fill"展示占比、"stack"为堆叠展示
  labs(x = "多分类特征名称", y = "人数", fill = "分组") +
  theme_bw()

# 修正subset的筛选条件逻辑
Chefarzt <- subset(daten0, Position.EM == "Chefarzt" & Arbeitsverhaeltnis.EM == "angestellt")
Aerzte <- subset(daten0, Position.EM != "Chefarzt" & Arbeitsverhaeltnis.EM == "angestellt")
# 分别统计多分类特征的频数
table_chef <- table(Chefarzt$mult_feature)
table_aerzte <- table(Aerzte$mult_feature)
# 合并得到列联表
konf_tab <- rbind(table_chef, table_aerzte)
rownames(konf_tab) <- c("受雇主任医师", "其他受雇医师")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kat Rin Mulu