如何用r语言分析两个变量是否有影响

Python015

如何用r语言分析两个变量是否有影响,第1张

对于用r语言分析两个变量是否有影响，就是用r语言来分析两个变量之间的关系，这个问题相对专业，很难解释，就大概说一下分析过程以供参考。

1、想要分析数据，首先要读取数据；

2、把数据做成直观图示，再进行两者之间的统计量分析；

3、用r语言计算两个变量的相关系数函数；

4、进行假设、验证，最终得出两个变量之间的关系，看两者是否有影响。

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假设检验的前提是要满足正态分布和方差齐性

组内平方和SSE：同一组内的数据误差平方和

组间平方和SSA：不同组之间的数据误差平方和

一个分类型自变量

例如四个班级学生的语文成绩，班级是分类型自变量，四个班级是自变量的四个水平

测试班级对成绩的影响

因为p<0.001，说明班级对成绩的影响非常显著

图中跨越0分界线的班级对，有较大可能落在0上，也就是说两个班级之间没有明显差异。其他班级说明都有明显差异。

同一班级在大学三年的三次测试

p<0.001，说明学生成绩在大学三年中有显著差异。球形检验的p-value大于0.05，所以可以认为方差相等。

Mauchly's Test for Sphericity ：适用于重复测量时检验不同测量之间的差值的方差是否相等，用于三次以及三次之上。

Sphericity Corrections ：球形矫正，当方差不相等时进行矫正，矫正方法有the Greenhouse-Geisser (1959), the Huynh-Feldt (1976), 简称GG和HF。

两个分类型自变量

例如探究 词汇量 和 话题熟悉度 对学生作文成绩的影响

词汇量和话题熟悉度两个变量对成绩的影响都很显著，交互项对成绩影响不显著。

探究班级和测试次数对学生成绩的影响

班级和测试次数在原始检验中都很显著，然后交叉项不显著。

但是在球形检验中，推翻了方差齐性的假设，所以tests需要使用球形矫正之后的p值，classes不用。

矫正之前tests的p-value = 3.482406e-04，矫正之后的p-value = 0.001左右。

R编程语言在数字分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器，该语言的人气也必然会一路攀升。不过R语言当然也拥有着自己的优势与缺点，开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强大能力。

R语言随时间推移正呈现出愈发迅猛的发展态势，并成为能够将不同数据集、工具乃至软件包结合在一起的胶水型语言，R语言是创建可重复性及高质量分析的最佳途径。它拥有数据处理所必需的一切灵活性及强大要素

R语言拥有强大的软件包生态系统与图表优势，R语言的优势主要体现在其软件包生态系统上。庞大的软件包生态系统无疑是R语言最为突出的优势之一，其中内置有大量专门面向统计人员的实用功能，R语言具备可扩展能力且拥有丰富的功能选项，帮助开发人员构建自己的工具及方法，从而顺利实现数据分析，人们能够在无需申请权限的前提下对其进行扩展。，它最大的优势就是以自由软件的姿态出现。其源代码以及所有一切都可供，R语言在图形及图表方面的一切能够都是“无与伦比”的。

R的短板在于安全性与内存管理。说了这么多优势，R语言当然也存在着一定不足。内存管理、速度与效率可能是R语言面临的几大最为严峻的挑战，在这方面，人们仍然需要努力推动，而且也确实正在推动其进展与完善。R语言在设计思路上太太古老。这种语言的设计局限有时候会令大规模数据集处理工作遇到难题，此外，R语言无法被嵌入到网络浏览器当中，我们不能利用它开发Web类或者互联网类应用程序。再有，我们基本上没办法利用R语言当作后端服务器执行计算任务，因为它在网络层面缺乏安全性保障，长久以来，R语言当中始终缺少充足的交互元素。

R语言并不单纯面向高端程序员，我甚至并不认为R语言只适用于程序员。它非常适合那些面向数据并试图解决相关问题的用户，无论他们的实际编程能力如何