R语言描述性统计分析代码

以下是R语言中进行描述性统计分析的几种常用方法和函数：

1. 使用summary()函数进行基本描述统计：

summary(data1$var1)

2. 使用Hmisc包中的describe()函数进行详细描述统计：

library(Hmisc)
describe(data1$var1)

3. 使用pastecs包中的stat.desc()函数进行更多的描述统计：

library(pastecs)
stat.desc(data, basic = TRUE, desc = TRUE, norm = FALSE, p = 0.95)

其中，data是一个数据框，basic参数用于计算所有值、空值、缺失值的数量以及最小值、最大值、值域等基本统计量；desc参数用于计算中位数、平均数、标准误、置信区间、方差、标准差等详细统计量；norm参数用于返回正态分布统计量，如偏度、峰度和Shapiro-Wilk正态检验结果；p参数用于计算平均数的置信区间，默认为0.95。

4. 使用psych包中的describe()函数进行描述统计：

library(psych)
describe(data1$var1)

5. 使用doBy包中的summaryBy()函数进行分组描述统计：

library(doBy)
summaryBy(var1 ~ group, data = data1, FUN = c(mean, sd, min, max))

其中，var1是要进行描述统计的变量，group是分组变量，data是数据框，FUN参数用于指定要计算的统计量，如平均值（mean）、标准差（sd）、最小值（min）和最大值（max）等。