Acest blog este despre funcția îmbunătățită, quicksummary în Dyn4cast pachet. Funcția oferă o imagine de ansamblu rapidă a datelor și, în special, ieșirea a cinci mijloace diferite.
Studiul observațional presupune procurarea unei mari mase de date pentru analiză și modelare. Deci, este întotdeauna necesar să aveți o imagine de ansamblu asupra datelor pentru a decide cu privire la analiza corespunzătoare care trebuie efectuată. Aici această funcție este unică, deoarece cinci mijloace diferite sunt calculate simultan, în ciuda O linie de linie argumente. Cele cinci mijloace sunt:
Aritmetică
Geometric
Armonic
Quadratic
Cub.
Utilizarea de bază a codurilor este:
quicksummary(x, Type, Cut, Up, Down, ci = 0.95)
Argumente
x Datele care trebuie rezumate. Sunt permise doar date numerice.
Type Tipul de date care trebuie rezumate. Există două opțiuni aici 1 sau 2, 1 = continuu și 2 = Likert-Type
Cut Punctul de întrerupere pentru datele de tip Likert
Up Scara de tip Likert de top, de exemplu, sunt de acord, constrângeri etc. care ar apărea în coloana de remarcă.
Down Scara inferioară de tip Likert, de exemplu, nu este de acord, nu este o constrângere, etc, care ar apărea în coloana de remarcă.
ci Interval de încredere care este implicit la 0,95.
Să mergem!
Up <- "Constraint" Down <- "Not a constraint" sum1 <- quicksummary(x = Quicksummary, Type = 2, Cut = 2.60, Up = Up, Down = Down) # Continuous data x <- select(linearsystems, 1:6) sum2 <- quicksummary(x = x, Type = 1)
Rezumate de tip Likert
Rezumate generale
sum1$Summary Mean SD SE.Mean Nobs Rank Remark Likert scores 1 4.34 1.13 0.11 103 1 Constraint Likert scores 14 3.85 1.35 0.13 103 2 Constraint Likert scores 3 3.49 1.36 0.13 103 3 Constraint Likert scores 10 3.49 1.51 0.15 103 4 Constraint Likert scores 15 3.43 1.38 0.14 103 5 Constraint Likert scores 19 3.43 1.23 0.12 103 6 Constraint Likert scores 17 3.41 1.25 0.12 103 7 Constraint Likert scores 2 3.23 1.57 0.15 103 8 Constraint Likert scores 18 3.23 1.21 0.12 103 9 Constraint Likert scores 4 3.17 1.34 0.13 103 10 Constraint Likert scores 7 3.07 1.32 0.13 103 11 Constraint Likert scores 21 3.07 1.32 0.13 103 12 Constraint Likert scores 26 3.03 1.22 0.12 103 13 Constraint Likert scores 20 2.98 1.18 0.12 103 14 Constraint Likert scores 16 2.94 1.47 0.14 103 15 Constraint Likert scores 22 2.94 1.31 0.13 103 16 Constraint Likert scores 13 2.93 1.37 0.14 103 17 Constraint Likert scores 11 2.89 1.20 0.12 103 18 Constraint Likert scores 25 2.88 1.31 0.13 103 19 Constraint Likert scores 23 2.84 1.48 0.15 103 20 Constraint Likert scores 8 2.83 1.33 0.13 103 21 Constraint Likert scores 6 2.77 1.44 0.14 103 22 Constraint Likert scores 24 2.71 1.30 0.13 103 23 Constraint Likert scores 5 2.67 1.27 0.13 103 24 Constraint Likert scores 9 2.63 1.34 0.13 103 25 Constraint Likert scores 12 2.41 1.26 0.12 103 26 Not a constraint Likert scores 27 2.41 1.35 0.13 103 27 Not a constraint Likert scores 29 0.89 1.78 0.18 103 28 Not a constraint Likert scores 28 0.26 0.83 0.08 103 29 Not a constraint
Mijloace
sum1$Means Arithmetic Geometric Quadratic Harmonic Cubic Likert scores 1 4.34 4.11 4.48 3.74 4.58 Likert scores 2 3.23 2.74 3.59 2.21 3.83 Likert scores 3 3.49 3.13 3.74 2.70 3.92 Likert scores 4 3.17 2.84 3.43 2.48 3.64 Likert scores 5 2.67 2.34 2.95 2.00 3.19 Likert scores 6 2.77 2.37 3.12 1.99 3.39 Likert scores 7 3.07 2.71 3.34 2.31 3.53 Likert scores 8 2.83 2.47 3.12 2.10 3.35 Likert scores 9 2.63 2.29 2.95 1.98 3.22 Likert scores 10 3.49 3.04 3.80 2.50 4.01 Likert scores 11 2.89 2.62 3.13 2.32 3.33 Likert scores 12 2.41 2.08 2.72 1.79 2.98 Likert scores 13 2.93 2.55 3.24 2.14 3.46 Likert scores 14 3.85 3.49 4.08 2.96 4.23 Likert scores 15 3.43 3.07 3.69 2.64 3.89 Likert scores 16 2.94 2.55 3.28 2.18 3.56 Likert scores 17 3.41 3.11 3.63 2.74 3.79 Likert scores 18 3.23 2.93 3.45 2.55 3.61 Likert scores 19 3.43 3.15 3.64 2.80 3.80 Likert scores 20 2.98 2.70 3.20 2.38 3.38 Likert scores 21 3.07 2.73 3.34 2.35 3.55 Likert scores 22 2.94 2.60 3.22 2.22 3.43 Likert scores 23 2.84 2.41 3.20 1.99 3.47 Likert scores 24 2.71 2.37 3.00 2.03 3.24 Likert scores 25 2.88 2.53 3.16 2.15 3.37 Likert scores 26 3.03 2.74 3.26 2.40 3.45 Likert scores 27 2.41 0.00 2.76 0.00 3.03 Likert scores 28 0.26 0.00 0.86 0.00 1.36 Likert scores 29 0.89 0.00 1.98 0.00 2.62
Rezumate date continue
Rezumate generale
sum2$Summary MKTcost Age Experience Years spent in formal education Mean 3911.55 38.13 11.78 10.35 SD 2754.19 11.14 4.55 5.19 SE.Mean 275.42 1.11 0.46 0.52 Min 0.00 20.00 2.00 0.00 Median 2950.00 36.50 11.00 12.00 Max 14000.00 68.00 20.00 20.00 Q1 1850.00 30.00 8.75 7.00 Q3 5760.00 45.00 15.00 14.00 Skewness 1.19 0.83 0.38 -0.72 Kurtosis 1.32 0.01 -0.77 -0.42 Nobs 100.00 100.00 100.00 100.00 Household size Years as a cooperative member Mean 8.30 10.16 SD 3.60 3.80 SE.Mean 0.36 0.38 Min 0.00 2.00 Median 8.00 10.00 Max 17.00 20.00 Q1 5.00 7.75 Q3 11.00 12.00 Skewness 0.18 0.64 Kurtosis -0.37 -0.20 Nobs 100.00 100.00
Mijloace
sum2$Means MKTcost Age Experience Years spent in formal education Arithmetic 3911.55 38.13 11.78 10.35 Geometric 0.00 36.64 10.86 0.00 Quadratic 4775.97 39.71 12.62 11.57 Harmonic 0.00 35.26 9.81 0.00 Cubic 5561.65 41.33 13.38 12.25 Household size Years as a cooperative member Arithmetic 8.30 10.16 Geometric 0.00 9.46 Quadratic 9.04 10.84 Harmonic 0.00 8.70 Cubic 9.65 11.49
Bine ați venit în lumea științei ușoare a datelor și a învățării ușoare a mașinilor!
