研究与统计中的变量类型|例子
在统计研究，变量被定义为研究对象的属性。选择衡量哪些变量是好的关键实验设计．
例子
如果你想测试某些植物物种是否比其他植物更耐盐，你可能测量的一些关键变量包括盐的量你往水里加入植物种类正在被研究，和植物健康相关的变量，比如增长而且枯萎．
您需要知道您正在使用的变量类型，以便选择合适的变量统计测试并解释你的研究结果。
你通常可以通过问两个问题来确定变量的类型:
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t分布:它是什么以及如何使用它
的t-分布，也称为学生分布t-分布，是一种描述数据的方法，当在图形上绘制时，数据遵循钟形曲线，最大数量的观测值接近的意思是尾部的观察结果更少。
这是一种正态分布用于较小的样本量，其中方差在数据上是未知的。
在统计学上，t-distribution最常用于:
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理解置信区间|简单的例子和公式
当你在统计学上进行估计时，它是否是一个汇总统计数据或者一个检验统计量在美国，这个估计总是有不确定性的，因为这个数字是基于一个样本你正在研究的人群。
的置信区间如果您再次运行实验或以相同的方式重新对总体进行抽样，则您期望您的估计值在一定百分比的时间内下降的值范围。
的置信水平您期望在置信区间的上界和下界之间重现估计值的次数百分比，由alpha值．
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测试统计数据|定义、解释和示例
的检验统计量是从假设的统计检验中计算出来的数字。它显示了你观察到的数据与分布这是统计检验零假设下的预期。
检验统计量用于计算p价值你的结果，有助于决定是否拒绝你的零假设。
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理解P值|定义与示例
的p价值是一个从统计检验中计算出来的数字，它描述了如果零假设为真，你找到一组特定观测值的可能性有多大。
P值用于假设检验来帮助决定是否拒绝零假设。越小p值，你越有可能拒绝零假设。
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赤池信息准则|何时及如何使用(示例)
的赤池信息准则(AIC)是一种数学方法，用于评估模型与生成它的数据的拟合程度。在统计数据， AIC用于比较不同的可能模型，并确定哪个模型最适合数据。AIC由以下公式计算:
- 的数量独立变量用于构建模型。
- 模型的最大似然估计(模型再现数据的程度)。
根据AIC的最佳拟合模型是使用尽可能少的自变量来解释最大数量的变化的模型。
为了找出这些变量中哪些对预测含糖饮料消费量和体重之间的关系很重要，您创建了几个可能的模型，并使用AIC进行比较。
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双向方差分析|例子&何时使用它
方差分析是一个统计检验用于分析两组以上均值之间的差异。
一个双向方差分析用于估计如何的意思是的定量变量根据两个分类变量的水平变化。当你想知道两个自变量组合如何影响一个因变量时，使用双向方差分析。
你可以使用一个双向方差分析来找出肥料类型和种植密度是否有影响效果平均作物产量。
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单向方差分析|何时及如何使用(附示例)
方差分析是方差分析(Analysis of Variance)的缩写统计检验用于分析之间的差异意味着两组以上的。
一个单向方差分析使用一个独立变量，而双向方差分析使用两个自变量。
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ANOVA在R |一个完整的一步一步的指南与例子
方差分析是一个统计检验用于估计如何定量因变量根据一个或多个分类的级别而变化独立变量．方差分析检验在自变量的每一水平上是否存在组间均值的差异。
零假设(H0)为均值无差异，而备择假设(H一个)是方法是不同的。
在本指南中，我们将引导您完成一个单向方差分析(一个自变量)和a双向方差分析(两个自变量)。
我们的样本数据集包含了对肥料类型和种植密度对作物产量影响的假想研究的观察结果。
我们还将包括如何使用交互项执行和解释双向方差分析以及使用阻塞变量的方差分析的示例。
线性回归在R |一步一步的指南和例子
线性回归回归模型是指用直线来描述两者之间的关系吗变量．它通过搜索回归系数(s)的值来最小化模型的总误差，从而在数据中找到最佳拟合线。
线性回归主要有两种类型:
在这个分步指南中，我们将使用两个样本数据集引导您在R中进行线性回归。
下载样例数据集，自己尝试一下。
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