如何在 r 中执行单变量分析（附示例）

术语单变量分析是指对一个变量的分析。你可以记住这一点，因为前缀“uni”的意思是“一个”。

对变量进行单变量分析有以下三种常见方法：

1. 汇总统计——测量值的中心和分布。

2. 频率表——描述不同值出现的频率。

3. 图表– 用于可视化值的分布。

本教程提供了如何对以下变量执行单变量分析的示例：

 #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)

统计汇总

我们可以使用以下语法来计算变量的各种汇总统计信息：

 #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

频率表

我们可以使用以下语法为变量生成频率表：

 #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 

这告诉我们：

• 值1出现两次
• 值2出现 1 次
• 值3.5出现 1 次

等等。

图形

我们可以使用以下语法生成箱线图：

 #produce boxplot
boxplot(x)

我们可以使用以下语法生成直方图：

 #produce histogram
hist(x) 

我们可以使用以下语法生成密度曲线：

 #produce density curve
plot(density(x)) 

每个图表都为我们提供了一种独特的方式来可视化变量值的分布。

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