shapiro_conventional_indirect <- shapiro.test(speed$Conventionally.indirect.strategy.speech.rate) Error in shapiro.test(speed$Conventionally.indirect.strategy.speech.rate) : 不是所有的is.numeric(x)都是TRUE
时间: 2023-12-21 15:03:09 浏览: 32
这个错误通常是因为数据中包含缺失值或非数值型数据。你可以使用下面的代码来检查数据中是否包含缺失值:
```
sum(is.na(speed$Conventionally.indirect.strategy.speech.rate))
```
如果结果不为0,表示数据中包含缺失值,此时你需要先对数据进行缺失值处理。如果结果为0,可以使用下面的代码来检查数据类型:
```
class(speed$Conventionally.indirect.strategy.speech.rate)
```
如果结果不为"numeric",表示该列数据类型不是数值型,需要将其转换为数值型数据。
相关问题
Shapiro-Wilk normality test data: data$Direct.strategy.filled.pause.frequency W = 0.23769, p-value < 2.2e-16 > shapiro_conventional_indirect Shapiro-Wilk normality test data: data$Conventionally.indirect.strategy.filled.pause.frequency W = 0.49201, p-value < 2.2e-16 > shapiro_nonconventional_indirect Shapiro-Wilk normality test data: data$Non.conventionally.indirect.strategy.filled.pause.frequency W = 0.099932, p-value < 2.2e-16
根据你提供的信息,我们可以看到对于三个不同的变量(Direct.strategy.filled.pause.frequency, Conventionally.indirect.strategy.filled.pause.frequency, Non.conventionally.indirect.strategy.filled.pause.frequency),它们的Shapiro-Wilk正态性检验的p-value都小于2.2e-16,意味着数据不服从正态分布。这可能会影响一些假设检验和统计分析的结果,需要在使用时进行注意。
qqnorm(ds$salary) shapiro.test(ds$salary)转换为python语言
你可以使用 `statsmodels.api` 库来进行正态性检验和绘制 QQ 图。以下是将 R 语言代码转换为 Python 代码的示例:
```python
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制 QQ 图
sm.qqplot(ds['salary'], line='s')
plt.show()
# 进行 Shapiro-Wilk 正态性检验
stat, p = sm.stats.shapiro(ds['salary'])
print("Shapiro-Wilk test statistic: {:.4f}, p-value: {:.4f}".format(stat, p))
```
其中,`sm.qqplot` 函数用于绘制 QQ 图,`line='s'` 表示绘制一条斜率为 1 的参考直线。`sm.stats.shapiro` 函数用于进行 Shapiro-Wilk 正态性检验,并返回检验统计量和 p 值。