#3、T检验:预测平均满意度为3.5 d1<-read.xlsx('D://ryuyan//问卷.xlsx',1) t.test(d1$满意度,data = d1,mu=3.5)结论分析

时间: 2024-04-09 08:29:58 浏览: 20
根据您提供的代码和问题,您正在进行T检验,以评估满意度平均值是否与预测值3.5存在差异。请注意,T检验的原假设(H₀)是满意度平均值等于预测值3.5,备择假设(H₁)是满意度平均值与预测值3.5不相等。 根据您提供的代码,我们可以对数据集d1中的满意度进行T检验。以下是对结果进行分析的一般步骤: - 结果输出中的p-value(显著性水平)用于判断是否拒绝原假设。如果p-value小于显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝原假设。 - 如果p-value小于显著性水平,我们可以得出结论认为满意度平均值与预测值3.5存在显著差异,即两者不相等。 - 如果p-value大于显著性水平,我们无法拒绝原假设,这意味着没有足够的证据支持满意度平均值与预测值3.5不相等的观点。 请注意,我无法直接访问您的本地文件路径进行读取和分析。您需要确保提供的文件路径('D://ryuyan//问卷.xlsx')是正确的,并且数据集d1包含满意度的变量列(可能是"d1$满意度")。 如果您能提供更多关于结果输出的信息,特别是p-value的值,我可以帮助您更详细地解读结果并给出结论。
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zhan <- read.xlsx("E:/A/002 /站点.xlsx",sheet = 2,col_types = cols(sta = "character"))这段代码有什么问题

根据你提供的代码 `zhan <- read.xlsx("E:/A/002 /站点.xlsx",sheet = 2,col_types = cols(sta = "character"))`,这段代码的目的是使用 `read.xlsx()` 函数从名为 "站点.xlsx" 的 Excel 文件中的第二个工作表读取数据,并将结果存储在名为 `zhan` 的对象中。同时,使用 `col_types = cols(sta = "character")` 指定了 "sta" 列的数据类型为字符型。 然而,这段代码存在一个问题,即在文件路径 `"E:/A/002 /站点.xlsx"` 中有多余的空格。这可能导致无法正确读取文件,因为文件路径不应包含额外的空格。 为了解决这个问题,你可以修改代码,去除文件路径中的多余空格。以下是一个修正后的示例代码: ```R library(openxlsx) # 读取 Excel 文件中的第二个工作表,并将数据存储在 zhan 对象中 zhan <- read.xlsx("E:/A/002/站点.xlsx", sheet = 2, colTypes = c(sta = "character")) # 打印 zhan 对象的内容 print(zhan) ``` 在上面的示例代码中,我们首先加载了 `openxlsx` 包,并使用 `read.xlsx()` 函数从文件路径 `"E:/A/002/站点.xlsx"` 中的第二个工作表读取数据。通过指定 `sheet = 2` 参数,我们告诉函数要读取的工作表是第二个工作表。同时,通过 `colTypes = c(sta = "character")` 参数,我们指定了 "sta" 列的数据类型为字符型。最后,我们使用 `print()` 函数打印出 `zhan` 对象的内容。 请确保在运行修正后的代码之前,你已经安装了 `openxlsx` 包,并替换代码中的文件路径,使其适应你的实际情况。

> wordmap<-read.xlsx("D:\\R\\国潮.xlsx") Error in read.xlsx("D:\\R\\国潮.xlsx") : Please provide a sheet name OR a sheet index.

这个错误是因为在读取 Excel 文件时,你需要指定要读取的工作表的名称或索引。你可以尝试使用以下代码来读取名为“Sheet1”的工作表: ```R library(openxlsx) wordmap <- read.xlsx("D:\\R\\国潮.xlsx", sheet = "Sheet1") ``` 如果你想使用索引而不是名称,请使用以下代码: ```R library(openxlsx) wordmap <- read.xlsx("D:\\R\\国潮.xlsx", sheet = 1) ``` 请注意,这里假设你已经安装了 openxlsx 包。如果没有安装,你需要先运行 `install.packages("openxlsx")` 命令来安装它。

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#------(一)方法1:基于指标体系1的结果---- #--------1.数据导入------------- library(xlsx) d1.1 <- read.xlsx('data.xlsx', '2022', encoding = "UTF-8") #读取数据 head(d1.1,10) colnames(d1.1) d1 <- d1.1[,5:ncol(d1.1)] d1 <- abs(d1) #---------2.归一化处理--------------- Rescale = function(x, type=1) { # type=1正向指标, type=2负向指标 rng = range(x, na.rm = TRUE) if (type == 1) { (x - rng[1]) / (rng[2] - rng[1]) } else { (rng[2] - x) / (rng[2] - rng[1]) } } #---------3.熵值法步骤---------- #定义熵值函数 Entropy = function(x) { entropy=array(data = NA, dim = ncol(x),dimnames = NULL) j=1 while (j<=ncol(x)) { value=0 i=1 while (i<=nrow(x)) { if (x[i,j]==0) { (value=value) } else { (value=value+x[i,j]log(x[i,j])) } i=i+1 } entropy[j]=value(-1/log(nrow(x))) j=j+1 } return(entropy) } Entropy_Weight = function(X, index) { pos = which(index == 1) neg = which(index != 1) X[,pos] = lapply(X[,pos], Rescale, type=1) X[,neg] = lapply(X[,neg], Rescale, type=2) P = data.frame(lapply(X, function(x) x / sum(x))) e = Entropy(P) d = 1 - e # 计算信息熵冗余度 w = d / sum(d) # 计算权重向量 list(X = X,P = P, w=w) } #-------4.代入数据计算权重----- # -------二级指标权重------ ind=array(rep(1,ncol(d1))) aa=Entropy_Weight(X = d1,index = ind) weight=as.data.frame(aa["w"]) weigh X <- as.data.frame(aa["X"]) X P <- as.data.frame(aa["P"]) P d1.a <- X[,c(grep("A",colnames(X)))] d1.b <- X[,c(grep("B",colnames(X)))] d1.c <- X[,c(grep("C",colnames(X)))] d1a <- as.matrix(d1.a) d1b <- as.matrix(d1.b) d1c <- as.matrix(d1.c) n1 <- ncol(d1a) n2 <- ncol(d1b) n3 <- ncol(d1c) wa <- weight[1:n1,1] wb <- weight[(n1+1):(n1+n2),1] wc <- weight[(n1+n2+1):(n1+n2+n3),1] wa <- as.matrix(wa,ncol =1) wb <- as.matrix(wb,ncol =1) wc <- as.matrix(wc,ncol =1) indexa <- d1a%%wa indexb <- d1b%%wb indexc <- d1c%*%wc d1abc <- cbind(indexa,indexb,indexc) 参考以上代码,用不同一级指标下分别计算二级指标权重,再求一级指标权重

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