Что такое одномерный анализ?
Термин одномерный анализ относится к анализу одной переменной величины (например масса, время, температура, радиационный фон). Вы можете это запомнить, потому что приставка «уни» означает «один».
Цель одномерного анализа — понять распределение значений одной переменной. Вы можете сравнить этот тип анализа со следующим:
- Двумерный анализ : анализ двух переменных.
- Многомерный анализ: анализ двух или более переменных.
Существует три распространенных способа выполнения одномерного анализа переменной:
1. Описательная статистика – занимается характеристикой (описанием) картины случайного рассеяния по совокупности данных. В соответствии с законом распределения данных решаются вопросы выбора и вычислений надлежащих показателей. К основным показателям описательной статистики относятся среднее значение (среднее арифметическое, медиана, мода), усредненное значение, разброс (диапазон разброса данных), дисперсия, стандартное среднеквадратное отклонение (СКО), квартили, доверительный интервал.
2. Таблица частот – описывает, как часто появляются разные значения.
3. Диаграммы — используются для визуализации распределения значений.
В качестве наглядного примера проведем одномерный анализа для следующей переменной:
x = c(4, 3, 5, 3, 3, 5, 2, 4, 4, 2, 5, 3, 4, 4, 4, 5, 3)
mean(x) #среднее значение
sd(x) #стандартное отклонение
table(x)# таблица частот
| > mean(x) #среднее значение [1] 3.705882 > sd(x) #стандартное отклонение [1] 0.9851844 > table(x)# таблица частот x 2 3 4 5 2 5 6 4 |
Это пример отчета о контрольной работе учащихся (таблица показывает число "двоек" - 2, "троек" - 5, "четверок" - 6, и наконец "пятёрок" - 4. Среднее значение равно 3.705882 а стандартное отклонение 0.9851844. Можно сделать предварительный вывод, что контрольная работа показала результат немного больше средней отметки в "три" балла, и возможно стоит еще поработать с учащимися чтобы в итоге получить более высокий результат.
Отобразим данные в векторе в виде гистограммы:
hist(x)
