使用R进行描述性统计分析（连续性变量） |
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使用R进行描述性统计分析（连续性变量）
对于描述性统计来说，R可以实现的方法有很多，基础自带的有summary()函数，还有其他packages，如Hmisc包，pastecs包，psych包提供了计算更多内容的函数。 基础函数在R中，我们经常使用summary()函数来计算最大值、最小值、四分位数、均值、频数等等。 data(mtcars) myvars summary(mtcars[myvars]) mpg hp wt Min. :10.40 Min. : 52.0 Min. :1.513 1st Qu.:15.43 1st Qu.: 96.5 1st Qu.:2.581 Median :19.20 Median :123.0 Median :3.325 Mean :20.09 Mean :146.7 Mean :3.217 3rd Qu.:22.80 3rd Qu.:180.0 3rd Qu.:3.610 Max. :33.90 Max. :335.0 Max. :5.424一般而言，我们使用summary()函数就可以得到我们想要的描述性统计量了。不过summary()函数提供的统计量较少，有时候满足不了我们的需求，那么我们可以使用其他包中提供的函数来进行计算。 其他方法 Hmisc包Hmisc包是一个包含了很多数据分析函数的包，包括样本量大小的计算，图标绘制，字符串操作，输出为LaTeX及HTML格式的文档等等。在这里可以查看更多详细的信息： Contains many functions useful for data analysis, high-level graphics, utility operations, functions for computing sample size and power, importing and annotating datasets, imputing missing values, advanced table making, variable clustering, character string manipulation, conversion of R objects to LaTeX and html code, and recoding variables. 在Hmisc包中的describe()函数提供了数量，缺失值，唯一值的数量，平均数，分位数，**基尼平均值（Geni mean difference, Gmd）**以及五个最大值和最小值： library(Hmisc) describe(mtcars[myvars]) ## --- output--- ## NOT RUN > describe(mtcars[myvars]) mtcars[myvars] 3 Variables 32 Observations -------------------------------------------------------------------------------- mpg n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10 32 0 25 0.999 20.09 6.796 12.00 14.34 .25 .50 .75 .90 .95 15.43 19.20 22.80 30.09 31.30 lowest : 10.4 13.3 14.3 14.7 15.0, highest: 26.0 27.3 30.4 32.4 33.9 -------------------------------------------------------------------------------- hp n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10 32 0 22 0.997 146.7 77.04 63.65 66.00 .25 .50 .75 .90 .95 96.50 123.00 180.00 243.50 253.55 lowest : 52 62 65 66 91, highest: 215 230 245 264 335 -------------------------------------------------------------------------------- wt n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10 32 0 29 0.999 3.217 1.089 1.736 1.956 .25 .50 .75 .90 .95 2.581 3.325 3.610 4.048 5.293 lowest : 1.513 1.615 1.835 1.935 2.140, highest: 3.845 4.070 5.250 5.345 5.424 --------------------------------------------------------------------------------关于基尼平均值是什么，可以看这里的介绍了解更多相关的内容。 pastecs包有时候我们想要知道标准差，值域 |
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