Create a new variable which is an interaction of two other variables. Also
see tab_cross().
Examples
set_survey(namcs2019sv)
#> Survey info {NAMCS 2019 PUF}
#> ┌───────────┬──────────────┬────────────────────────────────────────────────┐
#> │ Variables │ Observations │ Design │
#> ├───────────┼──────────────┼────────────────────────────────────────────────┤
#> │ 33 │ 8,250 │ Stratified 1 - level Cluster Sampling design │
#> │ │ │ (with replacement) │
#> │ │ │ With (398) clusters. │
#> │ │ │ namcs2019sv = survey::svydesign(ids = ~CPSUM, │
#> │ │ │ strata = ~CSTRATM, weights = ~PATWT │
#> │ │ │ , data = namcs2019sv_df) │
#> └───────────┴──────────────┴────────────────────────────────────────────────┘
#>
var_cross("Age x Sex", "AGER", "SEX")
tab("Age x Sex")
#> Age x Sex (knowns only) {NAMCS 2019 PUF}
#> ┌─────────────┬───────┬─────────────┬──────────┬──────────┬──────────┬─────────┬─────┬──────┬──────┐
#> │ Level │ n │ Number │ SE (000) │ LL (000) │ UL (000) │ Percent │ SE │ LL │ UL │
#> │ │ │ (000) │ │ │ │ │ │ │ │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼──────────┼──────────┼──────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ Under 15 │ 434 │ 59,958 │ 7,206 │ 47,318 │ 75,974 │ 5.8 │ 0.7 │ 4.5 │ 7.3 │
#> │ years: │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> │ Female │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼──────────┼──────────┼──────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ 15-24 │ 346 │ 41,128 │ 4,532 │ 33,066 │ 51,156 │ 4 │ 0.4 │ 3.2 │ 4.9 │
#> │ years: │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> │ Female │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼──────────┼──────────┼──────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ 25-44 │ 923 │ 113,708 │ 11,461 │ 93,256 │ 138,646 │ 11 │ 1 │ 9 │ 13.2 │
#> │ years: │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> │ Female │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼──────────┼──────────┼──────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ 45-64 │ 1,253 │ 175,978 │ 16,009 │ 147,153 │ 210,450 │ 17 │ 1.1 │ 14.8 │ 19.3 │
#> │ years: │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> │ Female │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼──────────┼──────────┼──────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ 65-74 │ 891 │ 120,099 │ 11,066 │ 100,171 │ 143,992 │ 11.6 │ 1 │ 9.7 │ 13.7 │
#> │ years: │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> │ Female │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼──────────┼──────────┼──────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ 75 years │ 762 │ 94,173 │ 11,085 │ 74,682 │ 118,751 │ 9.1 │ 0.9 │ 7.3 │ 11.1 │
#> │ and over: │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> │ Female │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼──────────┼──────────┼──────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ Under 15 │ 453 │ 57,959 │ 7,728 │ 44,570 │ 75,371 │ 5.6 │ 0.7 │ 4.3 │ 7.2 │
#> │ years: Male │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼──────────┼──────────┼──────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ 15-24 │ 196 │ 23,728 │ 4,344 │ 16,457 │ 34,210 │ 2.3 │ 0.4 │ 1.6 │ 3.2 │
#> │ years: Male │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼──────────┼──────────┼──────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ 25-44 │ 512 │ 56,562 │ 7,277 │ 43,861 │ 72,942 │ 5.5 │ 0.6 │ 4.3 │ 6.8 │
#> │ years: Male │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼──────────┼──────────┼──────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ 45-64 │ 1,030 │ 133,528 │ 12,956 │ 110,319 │ 161,619 │ 12.9 │ 1 │ 10.9 │ 15.1 │
#> │ years: Male │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼──────────┼──────────┼──────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ 65-74 │ 770 │ 86,766 │ 6,767 │ 74,409 │ 101,176 │ 8.4 │ 0.6 │ 7.2 │ 9.7 │
#> │ years: Male │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> ├─────────────┼───────┼─────────────┼──────────┼──────────┼──────────┼─────────┼─────┼──────┼──────┤
#> │ 75 years │ 680 │ 72,896 │ 6,661 │ 60,872 │ 87,296 │ 7 │ 0.6 │ 5.9 │ 8.3 │
#> │ and over: │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> │ Male │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
#> └─────────────┴───────┴─────────────┴──────────┴──────────┴──────────┴─────────┴─────┴──────┴──────┘
#> N = 8250. Checked NCHS presentation standards. Nothing to report.
#>