如何選擇統計方法1 | 統計檢定方法
套路4:如何檢查資料是否接近常態分布(CheckNormalityusingR)1.使用時機:包括相關性,回歸,t檢定和變異數分析(ANOVA)在內的許多統計檢定都假定數據具有某些特徵,例如需要數據為常態分佈或接近常態分佈。這些檢定稱為母數分析(parametrictests),因為它們的有效性取決於數據的分佈。在使用母數分析之前,我們應該執行一些初步測試以確保資料符合檢定的假設前提。如果資料違反假設前提,建議使用無母數分析(non-parametrictests)。2.分析類型:母數分析(parametricanalysis)。3.資料範例:咪路調查淡水河口彈塗魚的體長(cm),資料如下: ...
套路 4: 如何檢查資料是否接近常態分布 (Check Normality using R) 1. 使用時機 : 包括相關性,回歸, t 檢定和變異數分析 (ANOVA) 在內的許多統計檢定都假定數據具有某些特徵,例如需要數據為常態分佈或接近常態分佈。這些檢定稱為母數分析 (parametric tests) ,因為它們的有效性取決於數據的分佈。在使用母數分析之前,我們應該執行一些初步測試以確保資料符合檢定的假設前提。如果資料違反假設前提,建議使用無母數分析 (non-parametric tests) 。 2. 分析類型 : 母數分析 (parametric analysis) 。 3. 資料範例 : 咪路調查淡水河口彈塗魚的體長 (cm) ,資料如下 : 14.3, 15.8, 14.6, 16.1, 12.9, 15.1, 17.3, 14.0, 14.5, 13.9, 16.2, 14.3, 14.6, 13.3, 15.5, 11.8, 14.8, 13.5, 16.3, 15.4, 15.5, 13.9, 10.7, 14.8, 12.9, 15.4 4. 畫圖看資料分布 : 第一步 : 用小 c 將資料放入名稱為 Len 的 vector (R 最基本資料結構 ) 。用 rep 函數產生與資料相同數目的 (26 個 ) 大寫 F 放入名稱為 Fish 的 vector ,再組合成名稱為 dat 的 data frame 。 Len <- c(14.3, 15.8, 14.6, 16.1, 12.9, 15.1, 17.3, 14.0, 14.5, 13.9, 16.2, 14.3, 14.6, 13.3, 15.5, 11.8, 14.8, 13.5, 16.3, 15.4, 15.5, 13.9, 10.7, 14.8, 12.9, 15.4) Fish <- rep("F", 26) dat <- data.frame(Len, Fish) 第二步 : 安裝 ggplot2 程式套件。 第三步 : 呼叫 ggplot2 程式套件備用。 library(ggplot2) 第四步
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