12/08/2016
該是來還債的時候了
先附上R在統計方法上應用用到的packages
各位看倌如果覺得太簡單,沒錯...很簡單
因為分析資料時,需要注意的是整個分析進行前研究對象的定義
以及研究架構,這些確定後,再來只剩下選擇適合的方法了,一
旦方法確定後,R這邊其實就是提供工具,而難的反而是解讀
output
廢話不多說...上菜了
#卡方檢定
chisq.test(x)
#利用費雪精確檢定
fisher.test(x)
's test
mcnemar.test(x)
#計算勝算比
library(vcd)
loddsratio(x,log=FALSE)
-correlation
cor(x, method="pearson")
plot
data(iris);attach(iris)
> qqnorm(Sepal.Length, xlab="Z-scores",ylab="Sepal.length")
> qqline(Sepal.Length)
t.test(y~x,dat)
Res=aov(y~ x,data=data)
#事後檢定
library(asbio)
bonfCI(y,x)
scheffeCI(y,x)
lsdCI(y,x)
tukeyCI(y,x)
dunnettCI(y,x)
# Kruskal-Wallis事後檢定
library(pgirmess)
kruskal.test(y,x,data=data)
kruskalmc(y, x)
#迴歸分析
lm(y~ x, data=data)
shapiro.test(resid) #檢定殘差常態性
library(MASS)
boxcox(reg.model)
bc = boxcox(reg.model,plotit=F)
bc$x[which.max(bc$y)] #求最佳轉換值
待續~~