常用统计方法总结和R语言实现

本文全面介绍了统计分析中常用的多种方法,包括ANOVA、卡方检验、Kruskal-Wallis秩和检验、正态性检验等,并提供了R语言实现的具体代码示例。同时,还讲解了如何通过配对和倾向评分匹配(PSM)来控制混杂因素。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

分组统计

#分组统计标准差
sd=aggregate(df$Var,by=list(df$group),FUN=sd)
#分组统计均值
mean=aggregate(df$Var,by=list(df$group),FUN=mean)

ANOVA

anova=aov(df$Var1~df$Var2)
summary(anova)
  • 这的的df就是原始数据
  • Var1是需要比较的变量,Var2是分组变量(factors)

Chi-square test

  • chisq.test 只接受列好的四格式表
LowTIR=c(6,4,5,5)
HighTIR=c(26,17,53,29)
data_drug=data.frame(LowTIR,HighTIR,row.names = c("胰岛素","磺脲类","二甲双胍","阿卡波糖"))

在这里插入图片描述

Kruskal-Wallis Rank Sum Test

kruskal.test(nonnormVar~group,data = df)

正态性检验

qq图

qqnorm(x)
qqline(x)

Kolmogorov-Smirnov检验

#方法一
ks.test(x,"pnorm")

#方法二
library(nortest)
lillie.test(x)

Shapiro-Wilk检验

shapiro.test(x)
#R语言中的shapiro test 限制样本量<5000

控制混杂

library(MatchIt)

成组匹配

个体匹配

PSM

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