Produrre una tabella di contingenza con RCommander è molto simile a produrre una distribuzione di frequenza. Il comando si trova nel menu: Statistiche / Tabelle di contingenza. Anche in questo caso, nella finestra di dialogo possono essere selezionate solo le variabili categoriali (i fattori) presenti nella matrice, e non quelle cardinali.

Finestra di dialogo delle tabelle di contingenza

Diversamente che nel caso delle distribuzioni di frequenza, però, è possibile produrra una sola tabella alla volta.

Selezioniamo, come variabile di riga Tipo di struttura e come variabile di colonna Posizione; scegliamo di far calcolare le percentuali di colonna e il test del chi-quadrato (vedi: il chi quadrato con RCommander)):

Per la costruzione delle tabelle di contingenza, RCommander non usa table(), ma xtabs().

.Table <- xtabs(~Tipo.di.struttura+Posizione, data=turismo20)
.Table

Nella finestra dei risultati apparirà:

                                 Posizione
Tipo.di.struttura                 Costa Interno Collina  Montagna
  Albergo                           125               14        9
  Residenze Turistico Alberghiero    13                0        1
  Affittacamere                       1                0        2
  Bed & Breakfast                    19               10        4

Il comando table(tipo.di.struttura, Posizione) produrrebbe la stessa tabella, senza però i nomi delle variabili di riga e di colonna.

Per calcolare le percentuali, invece, viene utilizzata la funzione colPercents() che è propria del pacchetto di RCommander (quindi non è disponibile in R a meno che non si carichi RCommander).

colPercents(.Table) # Column Percentages

Nella finestra dei risultati apparirà:

                                 Posizione
Tipo.di.struttura                 Costa Interno Collina  Montagna
  Albergo                          79.1             58.3     56.2
  Residenze Turistico Alberghiero   8.2              0.0      6.2
  Affittacamere                     0.6              0.0     12.5
  Bed & Breakfast                  12.0             41.7     25.0
  Total                            99.9            100.0     99.9
  Count                           158.0             24.0     16.0