Existe ainda uma outra alternativa nesse caso que é o uso do data.table:

sexo=c("1","1","2","2","1","2","1","1","1","1","2")

idade=c("1","3","2","1","1","1","2","2","3","3","3")

tcont=c(100,320,24,256,134,290,18,34,15,121,32)

read=c("1","0","0","0","1","1","1","1","1","1","0")

df=data.frame(sexo,idade,read,tcont)

require(data.table)

dt <- data.table(df)

dt[,list(soma=sum(tcont), count=.N), by=list(idade,sexo)]

que é equivalente a :

ddply(dados, .(idade, sexo), summarize, soma=sum(tcont), count = length(tcont))

ambos com saída:

   idade sexo soma count
1:     1    1  267     4
2:     2    2  570     3
3:     3    1  475     3

O data.table tem uma grande vantagem sobre o plyr que é a velocidade. Quando o arquivo é muito grande ele pode chegar a ser 100x mais rápido.