Як виконати однофакторний аналіз у r (з прикладами)

Термін однофакторний аналіз відноситься до аналізу однієї змінної. Ви можете запам’ятати це, оскільки префікс «uni» означає «один».

Існує три поширених способи виконання однофакторного аналізу змінної:

1. Підсумкова статистика – вимірює центр і розподіл значень.

2. Таблиця частот – описує, як часто з’являються різні значення.

3. Діаграми – використовуються для візуалізації розподілу значень.

Цей підручник містить приклад виконання однофакторного аналізу для наступної змінної:

 #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)

Зведена статистика

Ми можемо використовувати наступний синтаксис для обчислення різних підсумкових статистичних даних для нашої змінної:

 #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

Таблиця частот

Ми можемо використати такий синтаксис, щоб створити таблицю частот для нашої змінної:

 #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 

Це говорить нам про те, що:

• Значення 1 з’являється двічі
• Значення 2 з’являється 1 раз
• Значення 3,5 з’являється 1 раз

І так далі.

Графіка

Ми можемо створити коробковий графік , використовуючи такий синтаксис:

 #produce boxplot
boxplot(x)

Ми можемо створити гістограму за допомогою такого синтаксису:

 #produce histogram
hist(x) 

Ми можемо побудувати криву щільності за допомогою наступного синтаксису:

 #produce density curve
plot(density(x)) 

Кожен із цих графіків дає нам унікальний спосіб візуалізації розподілу значень нашої змінної.

Ви можете знайти більше посібників з R на цій сторінці .