R で一変量解析を実行する方法 (例付き)

一変量分析という用語は、1 つの変数の分析を指します。接頭辞「uni」は「1」を意味するので、これを覚えておくとよいでしょう。

変数に対して一変量分析を実行するには、次の 3 つの一般的な方法があります。

1. 要約統計– 値の中心と分布を測定します。

2. 頻度表– 異なる値がどのくらいの頻度で現れるかを説明します。

3. チャート– 値の分布を視覚化するために使用されます。

このチュートリアルでは、次の変数に対して一変量分析を実行する方法の例を示します。

 #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)

概要統計

次の構文を使用して、変数のさまざまな要約統計を計算できます。

 #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

度数表

次の構文を使用して、変数の頻度表を作成できます。

 #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 

これは次のことを示しています。

• 値1が 2 回表示されます
• 値2 は1 回出現します
• 値3.5 が1 回表示されます

等々。

グラフィックス

次の構文を使用して 箱ひげ図を作成できます。

 #produce boxplot
boxplot(x)

次の構文を使用してヒストグラムを作成できます。

 #produce histogram
hist(x) 

次の構文を使用して密度曲線を作成できます。

 #produce density curve
plot(density(x)) 

これらの各グラフは、変数の値の分布を視覚化する独自の方法を提供します。

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