R语言基本统计分析案例及代码：描述性统计、分组计算、频数表和列联表案例

本文主要介绍了使用R语言进行基本统计分析的案例和代码，并详细介绍了几种常用的描述性统计分析函数。同时，还给出了一个针对风湿性关节炎新疗法临床试验结果的数据集，并展示了如何使用R语言对该数据集进行分析。 1. 描述性统计分析 在R语言中，有多种函数可以计算数据的描述性统计量。常用的函数包括summary()、Hmisc::describe()、psych::describe()和pastecs::stat.desc()。 summary()函数可以计算数据的基本统计量，例如均值、中位数、最大值、最小值等。Hmisc::describe()函数提供了更详细的描述性统计信息，包括标准差、偏度、峰度等。psych::describe()函数提供了更多的描述性统计信息，包括百分位数、四分位数等。pastecs::stat.desc()函数可以计算数据的多个常见统计量。 2. 分组计算描述性统计量 在某些情况下，我们可能需要按照某个变量对数据进行分组，并计算每个组的描述性统计量。在R语言中，我们可以使用aggregate()函数、Psych::describeBy()函数和plyr::ddply()函数来实现分组计算描述性统计量。 aggregate()函数可以根据一个或多个因子变量对数据进行分组，并计算每个组的描述性统计量。Psych::describeBy()函数可以根据一个因子变量对数据进行分组，并计算每个组的描述性统计量。plyr::ddply()函数可以根据一个或多个因子变量对数据进行分组，并计算每个组的描述性统计量。 3. 风湿性关节炎新疗法临床试验结果 该部分给出了一个名为Arthritis的数据集，包含了风湿性关节炎新疗法的临床试验结果。可以使用str(Arthritis)函数查看数据集的结构和变量类型。 4. 频数表和列联表 频数表是一种统计方法，用于统计分类变量（如性别、学历等）的频数分布。在R语言中，可以使用table()函数来创建频数表。 列联表是一种统计方法，用于统计两个分类变量之间的关系。在R语言中，可以使用table()函数和prop.table()函数来创建列联表。 在本文中，我们使用了with(Arthritis, table(Improved))语句创建了一个名为mytable的频数表，并使用prop.table(mytable)函数计算了mytable的比例。 总结： 本文介绍了使用R语言进行基本统计分析的案例和代码。首先，介绍了几种常用的描述性统计分析函数，包括summary()、Hmisc::describe()、psych::describe()和pastecs::stat.desc()。然后，展示了如何使用R语言对风湿性关节炎新疗法临床试验结果进行分析，并给出了相应的数据集和代码。最后，介绍了如何创建频数表和列联表，并计算了相应的统计量。 总的来说，本文提供了一个基本的统计分析案例和相关的代码，可以帮助读者更好地理解和使用R语言进行数据分析。