《R in action》R实践

Posted onAuthorcnliutz

《R in Action, Third Edition》是一本全面介绍 R 语言在数据分析和可视化方面应用的书籍，涵盖了从基础操作到高级统计分析和建模的丰富内容，旨在帮助读者掌握 R 语言并运用其解决实际数据问题。

核心要点总结

  1. R 语言基础与环境搭建
    • 安装与界面：可从 Comprehensive R Archive Network（CRAN）免费获取并安装 R，RStudio 是常用的集成开发环境，提供了更便捷的编程、调试、可视化和报告编写功能。例如，通过 RStudio 的界面可以方便地管理工作空间、查看数据和运行结果。
    • 数据结构：包括向量、矩阵、数据框、列表和 tibbles 等。向量是基本的数据存储单元，如c(1, 2, 3)；矩阵是二维数组，元素需具有相同模式；数据框可容纳不同模式的数据列，类似常见的数据集；列表可包含多种类型的对象；tibbles 是具有特定行为的数据框，在打印格式、变量处理等方面有优势。
    • 函数与操作：使用<-进行赋值，#添加注释。通过大量内置函数和用户可自定义函数实现数据处理和分析，如mean()计算均值，sd()计算标准差等。还可以利用循环（for、while）和条件（if-else、ifelse、switch）语句控制程序流程。
    • 包的管理：R 的强大功能依赖于众多的扩展包。可使用install.packages()安装包，如ggplot2用于绘图，dplyr用于数据处理；library()加载包；help(package="package_name")了解包的信息。
  2. 数据导入与管理
    • 数据导入源：能从多种数据源导入数据，如键盘输入（edit()或read.table()）、文本文件（read.table()及readr包中的函数）、Excel 文件（readxl包）、统计软件文件（如haven包用于导入 SPSS、SAS 等文件）、数据库（通过RODBC等包）以及网络（如rvest包用于网页数据抓取）。
    • 数据清理与预处理：涉及处理缺失值（is.na()识别，na.omit()删除含缺失值的行等）、日期转换（as.Date()）、数据类型转换（如as.numeric()、as.character()）、变量创建与重编码（利用算术和逻辑运算）、数据集合并（merge()、cbind()、rbind()）、排序（order()）和子集选取（通过索引或subset()函数）等操作。例如，在处理学生成绩数据时，可将不同科目的成绩标准化后合并为综合成绩指标。
  3. 数据可视化
    • ggplot2 绘图基础：基于图形语法构建图形，首先用ggplot()指定数据源和变量映射，再通过geom_*()函数添加几何对象（如geom_point()绘制散点图、geom_bar()绘制柱状图等）来创建图形。例如，绘制工人工资与经验的关系图时，先ggplot(data = CPS85, mapping = aes(x = exper, y = wage))确定数据和变量映射，再添加geom_point()展示数据点。
    • 图形定制：包括分组（将变量映射到颜色、形状等美学属性）、设置刻度（scale_*()函数）、分面（facet_wrap()或facet_grid()按变量生成多个子图）、添加标签（labs()）和应用主题（theme_*()）等操作，可使图形更具表现力和可读性。
  4. 统计分析方法
    • 描述性统计：使用summary()、sapply()等函数计算均值、中位数、标准差等统计量，或借助Hmisc、pastecs、psych等包的函数获取更详细的描述性统计信息。同时，可通过table()、xtabs()等函数生成频率表和列联表来分析分类变量。
    • 相关性与回归分析：cor()和cov()函数计算变量间的相关性和协方差，可选择不同方法（如 Pearson、Spearman、Kendall）并处理缺失值。回归分析中，lm()函数用于拟合线性回归模型（包括简单线性、多项式和多元线性回归），通过summary()查看结果，利用回归诊断（如plot()、car包中的函数）评估模型假设，还可进行变量选择（逐步回归、全子集回归）和模型比较（anova()、AIC 准则）。
    • 方差分析及扩展：aov()函数拟合方差分析模型，包括单因素方差分析、协方差分析、双因素析因方差分析、重复测量方差分析和多变量方差分析等。通过 F 检验评估因素的显著性，使用多重比较方法（如TukeyHSD()、glht()）确定组间差异，并对模型假设进行检验（如正态性、方差齐性）。
  5. 高级主题与应用拓展
    • 缺失值处理：除简单删除含缺失值的观测外，还可使用k-nearest neighbor和random forest等方法进行缺失值插补，提高数据质量。
    • 数据重塑与聚合：tidyr包的gather()和spread()函数实现数据的长格式与宽格式转换，dplyr包和aggregate()函数用于数据聚合，便于进行不同形式的数据分析。
    • 高级编程与报告生成：涉及编写自定义函数、使用非标准评估和可视化调试等高级编程技巧，以及利用R Markdown创建动态报告，实现可重复的数据分析流程。

应用案例

  • 医疗领域：在关节炎治疗研究中，通过导入数据、清理和转换（如处理缺失值、将字符变量转换为因子），利用列联表分析治疗方法与患者改善情况的关系，进行卡方检验评估变量独立性，并绘制柱状图直观展示结果，帮助医生了解不同治疗的效果差异。
  • 商业领域：分析汽车燃油效率数据时，从 Excel 文件导入数据后，使用dplyr包进行数据处理（如创建新变量、筛选数据），通过ggplot2绘制散点图、箱线图等探索变量关系，建立回归模型预测汽车油耗，为汽车制造商改进设计或消费者购车提供参考。
  • 社会科学领域：研究各州犯罪率与人口、教育水平、经济状况等因素的关系时，先整合来自不同数据源的数据，进行数据清洗和标准化，再运用回归分析和方差分析方法，识别影响犯罪率的关键因素，为政策制定提供依据。

学习建议

  • 对于初学者，先熟悉 R 语言的基本语法、数据结构和常用函数，掌握数据导入和简单数据管理操作，如创建数据集、处理缺失值等。
  • 逐步学习数据可视化技巧，从简单图形绘制开始，理解如何通过图形展示数据特征和关系，同时学习基本的统计分析方法，如描述性统计和相关性分析。
  • 随着学习深入，掌握回归分析、方差分析等高级统计方法，学会评估模型假设和解释结果，并了解数据重塑、缺失值处理等高级数据管理技术。
  • 积极实践书中的示例代码，尝试在实际项目中应用所学知识，遇到问题多查阅文档和相关资料，参与 R 语言社区交流，提升编程和数据分析能力。