Các kiểm định thống kê và lệnh R

September 11, 2016 by Kinh Nguyen

Chạy lệnh sau để tải dữ kiện mẫu về máy

hsb2 <- within(read.csv("http://www.ytecongcong.com/data/hsb2.csv"), {
    race <- as.factor(race)
    schtyp <- as.factor(schtyp)
    prog <- as.factor(prog)
})
attach(hsb2)

Sau đó chạy một trong các lệnh tương ứng để chạy phân tích tương ứng.

Kiểm định trung bình một mẫu

t.test(write, mu = 50)

Kiểm định trung vị một mẫu

wilcox.test(write, mu = 50)

Kiểm định nhị thức

prop.test(sum(female), length(female), p = 0.5)

Chi-bình phương GOF

chisq.test(table(race), p = c(10, 10, 10, 70)/100)

Kiểm định trung bình 2 mẫu độc lập

t.test(write ~ female)

Kiểm định Wilcoxon-Mann Whitney

wilcox.test(write ~ female)

Kiểm định Chi-bình phương

chisq.test(table(female, schtyp))

Kiểm định chính xác Fisher’s

fisher.test(table(race, schtyp))

ANOVA một chiều

summary(aov(write ~ prog))

Kiểm định Kruskal Wallis

kruskal.test(write, prog)

Kiểm định t bắt cặp

t.test(write, read, paired = TRUE)

Kiểm định Wilcoxon sắp hạng dựa theo dấu

wilcox.test(write, read, paired = TRUE)

Kiểm định McNemar

X <- matrix(c(172, 7, 6, 15), 2, 2)
mcnemar.test(X)

ANOVA một chiều đo lường lập lại

require(car)
require(foreign)
kirk <- within(read.dta("http://www.ytecongcong.com/data/rb4.dta"),
    {
        s <- as.factor(s)
        a <- as.factor(a)
    })

model <- lm(y ~ a + s, data = kirk)
analysis <- Anova(model, idata = kirk, idesign = ~s)
print(analysis)

Kiểm định Friedman

friedman.test(cbind(read, write, math))

Hồi quy logistic đo lường lập lại

require(lme4)
exercise <- within(read.dta("http://www.ytecongcong.com/data/exercise.dta"),
    {
        id <- as.factor(id)
        diet <- as.factor(diet)
    })
glmer(highpulse ~ diet + (1 | id), data = exercise, family = binomial)

ANOVA giai thừa

anova(lm(write ~ female * ses, data = hsb2))

Hồi quy logistic thứ tự

require(foreign)
require(ggplot2)
require(MASS)
require(Hmisc)
require(reshape2)
dat <- read.dta("http://www.ytecongcong.com/data/ologit.dta")
head(dat)
m <- polr(apply ~ pared + public + gpa, data = dat, Hess=TRUE)
summary(m)

Hồi quy logistic giai thừa

summary(glm(female ~ prog * schtyp, data = hsb2, family = binomial))

Hệ số tương quan

cor(read, write)

Hồi quy tuyến tính đơn hiệp biến

lm(write ~ read)

Hệ số tương quan phi tham số

cor.test(write, read, method = "spearman")

Hồi quy logistic đơn hiệp biến

glm(female ~ read, family = binomial)

Hồi quy đa hiệp biến

lm(write ~ female + read + math + science + socst)

Phân tích hiệp phương sai

summary(aov(write ~ prog + read))

Hồi quy logistic đa hiệp biến

glm(female ~ read + write, family = binomial)

Phân tích phân biệt

library(MASS)
fit <- lda(G ~ x1 + x2 + x3, data=mydata, na.action="na.omit", CV=TRUE)

MANOVA một chiều

summary(manova(cbind(read, write, math) ~ prog))

Hồi quy tuyến tính đa biến đa hiệp biến

M1 <- lm(cbind(write, read) ~ female + math + science + socst, data = hsb2)
require(car)
summary(Anova(M1))

Phân tích nhân tố

require(psych)
fa(r = cor(model.matrix(~read + write + math + science + socst - 1, data = hsb2)), rotate = "none", fm = "pa", 5)
princomp(~read + write + math + science + socst, data = hsb2)

Tương quan chính tắc

require(CCA)
cc(cbind(read, write), cbind(math, science))

Comments

comments powered by Disqus