自选数据利用R语言完成基本统计分析：描述性统计分析（集中趋势，离散趋势，分布形状）、频数分析（分类变量：一维）列联分析（二维，三维：交叉频数（频率），边缘频数和频率，边缘频率及频数（和））、相关性分析（协方差、相关系数（两个变量，多个变量）及检验（两个变量，多个变量））、独立性检验（卡方检验，Fisher检验）t检验(独立样本、非独立样本)等。

好的，我会为你解答关于自选数据利用R语言完成基本统计分析的问题。

首先，我们需要导入需要分析的数据。可以使用read.csv()函数将.csv文件读入R中。例如，假设我们的数据文件名为data.csv，可以使用以下代码导入数据：

data <- read.csv("data.csv")

接下来，我们可以进行描述性统计分析。描述性统计分析包括集中趋势、离散趋势和分布形状三个方面。其中，集中趋势可以通过计算均值、中位数、众数等来描述；离散趋势可以通过计算标准差、方差、极差等来描述；分布形状可以通过绘制直方图、密度图等来观察。以下是一些代码示例：

# 计算均值、中位数、众数
mean(data$column)   # 计算某列的均值
median(data$column) # 计算某列的中位数
table(data$column)  # 计算某列的众数

# 计算标准差、方差、极差
sd(data$column)     # 计算某列的标准差
var(data$column)    # 计算某列的方差
range(data$column)  # 计算某列的极差

# 绘制直方图、密度图
hist(data$column)   # 绘制某列的直方图
density(data$column) # 绘制某列的密度图

接下来，我们可以进行频数分析。频数分析主要针对分类变量，通过计算每个分类变量的频数、频率、百分比等来描述数据的分布情况。以下是一些代码示例：

# 计算某列的频数
table(data$column)

# 计算某列的频率
prop.table(table(data$column))

# 计算某列的百分比
prop.table(table(data$column)) * 100

除了单变量的频数分析，我们还可以进行列联分析。列联分析可以用来研究两个或更多变量之间的关系，常见的方法包括交叉频数、边缘频数和频率、边缘频率及频数（和）等。以下是一些代码示例：

# 交叉频数
table(data$column1, data$column2)

# 边缘频数和频率
margin.table(table(data$column1, data$column2), 1) # 行边缘
margin.table(table(data$column1, data$column2), 2) # 列边缘
prop.table(margin.table(table(data$column1, data$column2), 1)) # 行边缘频率
prop.table(margin.table(table(data$column1, data$column2), 2)) # 列边缘频率

# 边缘频率及频数（和）
addmargins(table(data$column1, data$column2)) # 频数和
prop.table(addmargins(table(data$column1, data$column2)), 1) # 行边缘频率和
prop.table(addmargins(table(data$column1, data$column2)), 2) # 列边缘频率和

接着，我们可以进行相关性分析。相关性分析可以用来研究变量之间的关系，常见的方法包括计算协方差、相关系数、多变量的相关系数等。以下是一些代码示例：

# 计算两个变量的协方差和相关系数
cov(data$column1, data$column2) # 协方差
cor(data$column1, data$column2) # 相关系数

# 计算多个变量的相关系数
cor(data[, c("column1", "column2", "column3")])

在进行相关性分析时，我们还需要进行检验，以确定相关系数是否具有统计学上的显著性。常见的检验方法包括t检验和F检验等。以下是一些代码示例：

# 计算两个变量之间的t检验
t.test(data$column1, data$column2)

# 计算独立样本t检验
t.test(data$column1 ~ data$group)

# 计算非独立样本t检验
t.test(data$column1, data$column2, paired = TRUE)

# 计算两个变量之间的F检验
var.test(data$column1, data$column2)

# 计算卡方检验
chisq.test(data$column1, data$column2)

# 计算Fisher检验
fisher.test(data$column1, data$column2)

以上就是关于自选数据利用R语言完成基本统计分析的一些基本方法和代码示例。希望对您有所帮助！