1、第五章第五章 案例的直观分析案例的直观分析前言5.1 对照数据的直观分析5.2 常见的描述性分析工具方法篇：案例分析(第五章）前言 直观分析直观分析通常是采用图表等易于人们接受的形式对数据进行初步的整理加工后加以呈现。描述性分析描述性分析通常是利用基本的统计方法对数据进行合理的整理加工后达到揭示数据某一特征或规律的趋势性。通常定位在探索性分析阶段，作为深入分析的前奏。方法篇：案例分析(第五章）5.1 对照数据的直观分析 现实问题的研究经常设计对比实验，最常见的是两组对照数据，不妨称为实验组实验组和控制组控制组，生活中很常见。控制组控制组 实验组实验组 见数据集见数据集5.1.1前测 后测前测
2、后测C11 C12 T11 T12 CN1 CN2 TM1 TM2方法篇：案例分析(第五章）5.1 对照数据的直观分析从统计上考虑几个问题：(1)不同分组的起始状态或条件是否一致？(2)不同分组内的配对实验结果是否有差异？(3)不同分组是否有差异？(4)上述问题的直观展示和描述性分析如何进行？假定数据已经读入到Test,Control两个数据框变量中。方法篇：案例分析(第五章）5.1 对照数据的直观分析(1)不同分组的起始状态或条件是否一致？1、两组前测成绩的箱线图是否相近boxplot(cbind(Test=Test,1,control=c(NA,Control,1),notch=TRUE)
3、2、两组前测成绩的分组条形图是否相近minx=min(c(Test,1,Control,1);maxx=max(c(Test,1,Control,1);br1=seq(minx-2,maxx+2,length=7)t1=table(cut(Test,1,br1);c1=table(cut(Control,1,br1)barplot(cbind(Test=t1,Control=c1),beside=TRUE,ylim=c(0,25)方法篇：案例分析(第五章）5.1 对照数据的直观分析(1)不同分组的起始状态或条件是否一致？3、合并散点图 plot(Test,1,col=red);points(C
4、ontrol,1,col=green)4、核密度叠加图 plot(density(Test,1),main=核密度,col=red);lines(density(Control,1),lty=2,col=green)legend(32,0.07,legend=c(Test,Control),lty=c(1,2),col=c(red,green),cex=0.75)方法篇：案例分析(第五章）5.1 对照数据的直观分析(1)不同分组的起始状态或条件是否一致？5、经验分布函数叠加图 plot(ecdf(Test,1),col=red,verticals=TRUE,do.points=FALSE);l
5、ines(ecdf(Control,1),col=green,verticals=TRUE,do.points=FALSE)legend(30,0.6,legend=c(Test,Control),col=c(red,green)6、同分布检验 ks.test(Test,1,Control,1)得到p-value=0.9733,不否认同分布假设方法篇：案例分析(第五章）5.1 对照数据的直观分析(2)不同分组内的配对实验结果是否有差异？(3)不同分组是否有差异？将两组各自的两测数据绘制成散点图，组将两组各自的两测数据绘制成散点图，组内直观对比 par(mfrow=c(2,1)plot(Test
6、,1,type=o,col=1,ylim=c(15,40),main=Test)lines(Test,2,type=o,col=2)plot(Control,1,type=o,col=3,ylim=c(15,40),main=Control)lines(Control,2,type=o,col=4)方法篇：案例分析(第五章）5.1 对照数据的直观分析(2)不同分组内的配对实验结果是否有差异？(3)不同分组是否有差异？将两组各自的两测数据绘制成星空图将两组各自的两测数据绘制成星空图 dat=cbind(Test,rbind(c(NA,NA),Control)colnames(dat)=c(Tes
7、t_前,Test_后,Control_前,Control_后)stars(t(dat),full=T)方法篇：案例分析(第五章）5.1 对照数据的直观分析(2)不同分组内的配对实验结果是否有差异？(3)不同分组是否有差异？1、对差异的简单理解是对改变量的统计分析、对差异的简单理解是对改变量的统计分析 T1=Test,3-Test,2;C1=Control,3-Control,2 a=range(c(T1,C1)plot(T1,col=red,ylim=a,main=增量散点图);points(C1,col=green)方法篇：案例分析(第五章）5.1 对照数据的直观分析(2)不同分组内的配对实
8、验结果是否有差异？(3)不同分组是否有差异？2、对差异的检验、对差异的检验由于两组均为配对数据，所以应该采用配对检验。若采用t检验则需要正态前提，因此需先检验正态性，经检验两组的前测与后测成绩都可以认为服从正态分布。t.test(Test,2,Test,1,paired=TRUE,alt=greater)#p-value=E-13 t.test(Control,2,Control,1,paired=TRUE)#p-value=0.8289方法篇：案例分析(第五章）5.2 常见描述性分析工具1.多组数据的散点图、折线图、箱线图、条形图等 matplot(dat,pch=1:n,type=o,co
9、l=1:n)#散点+折线 boxplot(dat,col=1:n,notch=TRUE)barplot(as.matrix(dat),beside=TRUE,width=2)2.叠加图形，如核密度、经验分布等 plot(density(dat1)lines(density(dat2)方法篇：案例分析(第五章）5.2 常见描述性分析工具3.stars星空图 stars(t(dat),full=TRUE)4.数据合适的话，可以使用脸谱图 aplpack包中的faces faces(t(dat)方法篇：案例分析(第五章）5.2 常见描述性分析工具5.带有区域性质的数据，可以结合地图进行展示 library(maps);library(maptools);library(mapdata)map(world,col=rainbow(100);map(state,fill=T,col=rainbow(100)方法篇：案例分析(第五章）5.2 常见描述性分析工具6.常用的统计量,如 均值,标准差,中位数,相关系数等7.常用的检验手段，如正态性检验,配对t检验,同分布检验等。方法篇：案例分析(第五章）
