كيفية إجراء التحليل أحادي المتغير في لغة r (مع أمثلة)

يشير مصطلح التحليل أحادي المتغير إلى تحليل متغير واحد. يمكنك تذكر ذلك لأن البادئة “uni” تعني “واحد”.

هناك ثلاث طرق شائعة لإجراء تحليل أحادي المتغير على متغير:

1. ملخص الإحصائيات – يقيس مركز القيم وتوزيعها.

2. جدول التكرار – يصف عدد مرات ظهور القيم المختلفة.

3. الرسوم البيانية – تستخدم لتصور توزيع القيم.

يقدم هذا البرنامج التعليمي مثالاً لكيفية إجراء تحليل أحادي المتغير للمتغير التالي:

 #create variable with 15 values
x <- c(1, 1, 2, 3.5, 4, 4, 4, 5, 5, 6.5, 7, 7.4, 8, 13, 14.2)

احصائيات ملخصة

يمكننا استخدام الصيغة التالية لحساب إحصائيات التلخيص المختلفة لمتغيرنا:

 #find means
mean(x)
[1] 5.706667

#find median
median(x)

[1] 5

#find range
max(x) - min(x)

[1] 13.2

#find interquartile range (spread of middle 50% of values)
IQR(x)

[1] 3.45

#find standard deviation
sd(x)

[1] 3.858287

جدول التردد

يمكننا استخدام الصيغة التالية لإنتاج جدول تكراري لمتغيرنا:

 #produce frequency table
table(s)

   1 2 3.5 4 5 6.5 7 7.4 8 13 14.2 
   2 1 1 3 2 1 1 1 1 1 1 

وهذا يخبرنا أن:

• تظهر القيمة 1 مرتين
• تظهر القيمة 2 مرة واحدة
• تظهر القيمة 3.5 مرة واحدة

وما إلى ذلك وهلم جرا.

الرسومات

يمكننا إنتاج boxplot باستخدام بناء الجملة التالي:

 #produce boxplot
boxplot(x)

يمكننا إنتاج رسم بياني باستخدام بناء الجملة التالي:

 #produce histogram
hist(x) 

يمكننا إنتاج منحنى الكثافة باستخدام الصيغة التالية:

 #produce density curve
plot(density(x)) 

يمنحنا كل من هذه الرسوم البيانية طريقة فريدة لتصور توزيع قيم المتغير لدينا.

يمكنك العثور على المزيد من دروس R على هذه الصفحة .