Univariate analyse uitvoeren in r (met voorbeelden)

De term univariate analyse verwijst naar de analyse van één variabele. U kunt dit onthouden omdat het voorvoegsel “uni” “één” betekent.

Er zijn drie veelgebruikte manieren om univariate analyses op een variabele uit te voeren:

1. Samenvattende statistieken – Meet het centrum en de verdeling van waarden.

2. Frequentietabel – Beschrijft hoe vaak verschillende waarden verschijnen.

3. Grafieken – Wordt gebruikt om de verdeling van waarden te visualiseren.

In deze zelfstudie wordt een voorbeeld gegeven van hoe u een univariate analyse uitvoert voor de volgende variabele:

 #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)

Samenvattende statistieken

We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om verschillende samenvattende statistieken voor onze variabele te berekenen:

 #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

Frequentietabel

We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om een frequentietabel voor onze variabele te maken:

 #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 

Dit vertelt ons dat:

• De waarde 1 verschijnt tweemaal
• De waarde 2 verschijnt 1 keer
• De waarde 3,5 verschijnt 1 keer

Enzovoort.

Grafisch

We kunnen een boxplot maken met behulp van de volgende syntaxis:

 #produce boxplot
boxplot(x)

We kunnen een histogram maken met behulp van de volgende syntaxis:

 #produce histogram
hist(x) 

We kunnen een dichtheidscurve maken met behulp van de volgende syntaxis:

 #produce density curve
plot(density(x)) 

Elk van deze grafieken geeft ons een unieke manier om de verdeling van de waarden van onze variabele te visualiseren.

Op deze pagina vindt u meer R-tutorials.