接下来，我们利用sqldf包来处理分组汇总的问题。
由于sqldf包不是R语言自带的，所以先用以下代码安装sqldf包：
install.packages("sqldf")
然后选择“China(Beijing)”镜像站点进行安装，R语言会同时自动安装“sqldf”包的依赖包。
安装好sqldf包及其依赖包后，输入以下代码加载sqldf包：
library(sqldf)
一切准备就绪，接下来用sqldf统计每个同学的总成绩和平均分：
sqldf("select name,sum(score) as score_sum,avg(score) as score_avg from Mydata group by name")
统计每个班级的总成绩：
sqldf("select class,sum(score) as score_sum from Mydata group by class")
统计每个班级的每门课程的总成绩和平均分：
sqldf("select class,course,sum(score) as score_sum,avg(score) as score_avg from Mydata group by class,course")
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Q型分析：样本之间的关系（聚类算法等）
R型分析：变量之间的关系（主成分分析、因子分析等）。
有时候我们不仅要弄清样本之间和变量之间的关系，还要弄清 样本与变量之间的关系 ，而对应分析就是这样一种分析方法。（变量就是指特征）
对应分析为我们可以提供三个方面的信息
上述三方面信息都可以通过二维图呈现出来
当对两个分类变量进行的对应分析称为 简单对应分析 ；
对两个以上的分类变量进行的对应分析称为 多重对应分析 。
对应分析将变量及变量之间的联系同时反映在一张二维或三维的散点图上，并使联系密切的类别点较集中，联系疏远的类别点较分散；通过观察对应分布图就能直观地把握变量类别之间的联系。
对于该方法，在减少维度方面与因子分析相似，在作分布图方面与多维尺度方法相似。
在对数据作对应分析之前，需要先了解因素间是否独立。如果因素之间相互独立，则没有必要进行对应分析，当因素间在统计学上具有显著的关联性时，在此基础上使用对应分析方法，其分析结果才具有意义。
p-value <0.001，两组变量显著不独立，说明具有相关性。
