一、 常见检验 1. 独立性检验针对于类别型变量，基于频数表或者列联表来判断两个因素之间的独立性。原假设是两个因素相互独立，P(AB) = P(A)*P(B)。如果得到的P值比较大，说明原假设不独立，可以进而计算Phi系数，列联系数和Cramer's V系数等来判断相关性 2. 相关性的显著性检验是 ...
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2017-10-12 19:13:31
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可以使用table()函数创建、修改、编辑表格对象，还可以以此函数创建更复杂的列联表。一、制作列联表1.对向量创建列联表对于向量data=3 5 7 5 3 2 6 8 5 6 9 4 5 7 3 4，创建的列联表形式如下> table(data)data2 3 4 5 6 7 8 9 1 3 2 ...
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2017-03-09 19:53:55
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在实际工作中，往往需要对取得的数据资料进行整理，使其满足特定的分析需求，下面介绍SPSS在资料整理方面的一些功能。1.加权个案加权个案是指给不同的个案赋予不同的权重，以改变该个案在分析中的重要性。为什么要这么做呢？比如某些原始的数据资料每一行代表一个个案，在实际分析时，通常会整理成列联表或频数表，即 ...
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2016-05-28 15:36:36
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Poisson回归模型也是用来分析列联表和分类数据的一种方法，它实际上也是对数线性模型的一种，不同点是对数线性模型假定频数 分布为多项式分布，而泊松回归模型假定频数分布为泊松分布。 首先我们来认识一下泊松分布： 一、泊松分布的概念和实际意义： 我们知道二项分布是离散型概率分布中最重要的一种，而二项分 ...
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2016-04-15 00:35:05
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画直方图：hist(x$x1) //参数为向量，x为表图 画散点图：plot(x1,x2) // plot(x$x1,x$x2) // 列联表分析： 列联函数table() // table(x$x1) barplot(table(x$x1)) 饼图：pie(table(x$x1)) 箱线图：box ...
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2016-04-14 22:29:34
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对于分类数据的分析，最简单也是最广泛使用的是卡方检验，但卡方检验在处理分类数据时，有两个局限： 1.卡方检验只能简单描述变量间的相关关系，而无法分析出具体的因果关系或变量间相互作用（效应）大小2.卡方检验通常用于2*2列联表，而对于高维列联表，则无法系统的评价变量间的关系，而对数线性模型则是分析高维 ...
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2016-04-13 14:34:19
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我们将着眼于类别型变量的频数表和列联表，以及相应的独立性检验、相关性的度量、图形化展示结果的方法还将连带使用vcd包和gmodels包中的函数。数据来自vcd包中的Arthritis数据集library(vcd)一维列联表可以使用table()函数生成简单的频数统计表>mytables<-with(Arthriti..
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2016-04-07 18:48:36
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table()和xtabs()都可以基于三个或更多的类别型变量生成多维列联表。margin.table()、prop.table()和addmargins()函数可以自然地推广到高于二维的情况。另外，ftable()函数可以以一种紧凑而吸引人的方式输出多维列联表>mytable<-xtabs(~Treatment+Sex+Improved,data=Arth..
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2016-04-07 18:43:16
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1、对x1进行直方图分析，绘制直方图hist() 2、探索各科成绩的关联关系，散点图绘制函数plot() 3、列联表分析，列联函数table()，柱状图绘制函数barplot()4、饼图，饼图绘制函数pie() 5、箱尾图 箱子的上下横线为样本的25%和75%分位数 箱子中间的横线为样本的中...
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2015-07-31 14:37:22
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7.2 频数表和列联表> library(vcd)> head(Arthritis)ID Treatment Sex Age Improved1 57 Treated Male 27 Some2 46 Treated Male 29 None3 77 Treated Male 30 None4 17...
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2015-04-20 23:59:51
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