统计软件与R语言：数据输入与编辑探索

"这篇文章主要介绍了如何在R语言中直接手工输入和编辑数据，以及讨论了统计与计算机、统计软件之间的关系及其存在的问题。" 在R语言中，直接手工输入和编辑数据是进行数据分析的基础步骤。有以下两种常见方法： 1. 直接敲入：你可以创建一个向量`x`，并赋予它一系列数值，如`x=c(1, 2, 7, 8, ...)`。这种方法适用于你知道确切数值的情况。 2. 使用`scan()`函数：如果你的数据分布在多行中，可以使用`scan()`函数来读取。例如，你在命令行中输入`scan()`后，逐行输入数据（1 2 7 8 ...），然后连续按两次回车结束输入。`scan()`函数灵活且适应于不同格式的数据输入。 此外，R语言还提供了`fix(x)`函数，用于直接编辑已经存在的数据向量`x`。这在你需要快速修正数据时非常有用，它会打开一个新的编辑器窗口，允许你直观地修改数据。 统计与计算机的紧密关系源于统计的本质：统计是一种处理和分析数据的方法，它需要与实际应用相结合。随着计算机技术的发展，统计软件（如R语言）变得更加普及，使得非专业统计人员也能进行数据分析。然而，仅仅依赖统计软件并不意味着可以完全替代统计知识的学习。理解数据预处理、选择合适的分析方法以及正确解读结果仍然是至关重要的。 统计软件，如R语言，虽然提供了强大的功能和直观的界面，但也存在一些问题。例如，它们可能会在没有警告的情况下给出结果，即使这些结果可能基于错误的数据或方法选择。此外，不同的统计软件输出的格式和内容可能不一致，增加了理解和解释结果的难度。因此，使用统计软件时，用户需要具备一定的统计基础和批判性思维，避免被“自动化”结果误导。 在R语言中，演示的SAS代码`datatest; input x; cards; 1 2 3 17 60 run; proc univariate freq normal; run;`是一个简单的数据输入和描述性统计分析的例子，这在R中可以通过创建向量并使用`summary()`或`str()`等函数来实现。 掌握R语言的手动数据输入和编辑技巧，理解统计与计算机的交互，以及对统计软件的理解和批判性使用，都是成为一名有效数据分析师的关键要素。