列聯表: 卡方獨立檢定(Contingency Table | r建立列聯表
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:14...
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