用R语言完成基本统计分析:描述性统计分析(集中趋势,离散趋势,分布形状)、频数分析(分类变量:一维)列联分析(二维,三维:交叉频数(频率),边缘频数和频率,边缘频率及频数(和))、相关性分析(协方差、相关系数(两个变量,多个变量)及检验(两个变量,多个变量))、独立性检验(卡方检验,Fisher检验)t检验(独立样本、非独立样本)
时间: 2024-01-26 11:02:34 浏览: 499
好的,我可以为您介绍如何用R语言完成基本统计分析。首先,您需要导入您的数据,可以使用read.csv()函数读取.csv格式的数据,也可以使用read_excel()函数读取Excel表格。接下来,您可以使用以下函数完成不同的统计分析:
1. 描述性统计分析:
- 集中趋势:mean()、median()、mode()函数可以求出数据的均值、中位数和众数。
- 离散趋势:sd()、var()、range()函数可以求出数据的标准差、方差和极差。
- 分布形状:skewness()、kurtosis()函数可以求出数据的偏度和峰度。
2. 频数分析:
- 分类变量:table()函数可以统计每个分类变量的频数和频率。
- 列联分析:使用table()函数,可以计算出两个或三个变量之间的交叉频数(频率)、边缘频数和频率、边缘频率及频数和。
3. 相关性分析:
- 协方差:cov()函数可以计算两个变量之间的协方差。
- 相关系数:cor()函数可以计算两个或多个变量之间的相关系数。
- 相关检验:cor.test()函数可以进行双变量或多变量之间的相关检验。
4. 独立性检验:
- 卡方检验:chisq.test()函数可以进行分类变量之间的卡方检验。
- Fisher检验:fisher.test()函数可以进行二分类变量之间的Fisher检验。
- t检验:t.test()函数可以进行独立样本和非独立样本的t检验。
希望这些函数能够帮助您完成基本的统计分析。如果您需要更详细的说明,请告诉我。
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