R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行。 这些函数大多数是R基础包的一部分。 这些函数将R向量作为输入和参数，并给出结果。
模式是一组数据中出现次数最多的值。 Unike平均值和中位数，模式可以同时包含数字和字符数据。
R语言没有标准的内置函数来计算模式。 因此，我们创建一个用户函数来计算R语言中的数据集的模式。该函数将向量作为输入，并将模式值作为输出。
R语言与统计-1：t检验与秩和检验
方差分析适用于多组均数的比较 （在完全随机设计的实验中，两组均数的t检验和方差分析是完全等价的。但t检验只能用于两组的均数比较，对于三组和三组以上的均数比较，就需要用到方差分析。）
可以看到这个数据集只有两个变量，其中治疗是分类变量（因子型），有5个水平。response是数值型变量。要对每种治疗所对应的response的均值进行比较，就只能用方差分析而不能用t检验。
符合正态分布
要比较均值的数据写～左边，分组变量写右边。p=0.9653，方差齐。
写法同上，方差齐。
需要注意的是，如果检验出方差不齐，我们第一步不是立马选择进行非参数检验，而是首先要判断有无异常值存在，因为异常值对方差的影响很大。当然，到这一步才来检验有无异常值是不符合数据分析的流程的，异常值在进行数据初步处理的时候就因该被发现和处理掉。
方差分析包括 单因素方差分析 ， 多因素方差分析 ， 协方差分析 ， 多元方差分析 ， 重复测量数据方差分析 。
gplots包的plotmeans函数 对上述结果进行可视化
使用ToothGrowth数据集进行演示
aov函数
不考虑supp和dose之间的交互作用的情况。结果显示两个因素都对小鼠牙齿生长影响显著。
考虑两个因素之间的交互作用：将上面的+换成*。结果显示两个因素都对小鼠牙齿生长影响显著而且两者间的互相影响也不容忽视。
可视化
上述结果已经知道了再五组数据中的均值不全相等，下一步想知道哪些相等哪些不等，就要对这五组进行两两比较。
输出的结果：从左往右依次是：两两比较、两两间的差值、lwr是95%可信线的下限，upr是上限。最后是p值。
将结果可视化：
线段中点是均值，两端是95%置信区间，跨过0说明没有显著差异。
在进行方差分析时，所有混杂因素统称为 协变量 。
检验dose对weight的影响。出生时间gesttime是协变量。
aov后面小括号里写的顺序：结果变量～协变量+自变量。如果要看协变量和自变量之间是否存在交互，在后面写+协变量：自变量。最后是data=数据集。
结果显示两个变量之间不存在交互效应(p=0.17889, >0.05)，可以认为它们的斜率是相同的。
因变量不止一个，但是需要将它们作为一个整体同时进行分析。例如：某种药物对患者血红蛋白浓度，红细胞计数，外周血细胞因子水平等多种因素的影响。
使用 manovs()函数 进行性多元方差分析
参考： https://blog.csdn.net/dingming001/article/details/72822270
R语言与统计-1：t检验与秩和检验R语言与统计-2：方差分析
拟合优度检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。它是依据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数与观察频数是否有显著差异，从而达到从分类变量进行分析的目的。
简单来说，就是检验样本数据分布是否与已知总体的分布是一致的
如若已知人群中四种血型的占比为0.1 0.5 0.2 0.2，看该组男性的血型分布是否与人群的一致。参数p：传入已知总体的参数情况。
两者写法一样，解释的方法不一样。
卡方齐性检验：比较不同的分类水平下，各个类型的比例是否一致。
卡方独立性检验：
对于行变量为无序分类，列变量为有序分类的数据，由于不能忽略等级关系，也只能使用CMH检验，而不能使用皮尔森卡方检验。
使用CMH检验查看盘尼西林的水平和是否推迟注射对兔子的结局是否有影响。
mantelhaen.test()函数
p值>0.05，无统计学意义。将盘尼西林分为5层水平后，立即注射和推迟1.5h注射的OR值是2.076923
mantelhaen.test()函数
income是一个有序分类变量。结果显示工资水平对工作满意度没有显著的统计学关系。
mcnemar.test()函数
