## 问题1：[研究主题] ### 研究问题 研究问题是：[简明描述研究问题，形式为"A是否与B有关系？"] ### 假设 - 零假设(H0)：[变量A]与[变量B]无关。 - 备择假设(H1)：[变量A]与[变量B]有关。 ### 数据 ```{r} # 读取数据 data1 <- read.csv("[数据文件路径]", stringsAsFactors = TRUE) # 查看数据结构 str(data1) head(data1) # 创建列联表 contingency_table <- table(data1$[变量A], data1$[变量B]) contingency_table # 计算条件概率 prop.table(contingency_table, margin = 1) ``` ### 可视化 ```{r} # 创建马赛克图 mosaicplot(contingency_table, main = "[图表标题]", xlab = "[x轴标签]", ylab = "[y轴标签]", col = c("lightblue", "salmon")) ``` ### 检验假设的统计检验 ```{r} # 卡方检验 chisq_test <- chisq.test(contingency_table) chisq_test # Fisher精确检验 fisher_test <- fisher.test(contingency_table) fisher_test ``` ### 统计解释 ```{r} chisq_test$expected ``` 两种统计检验并不同样适合这些数据。卡方检验通常要求每个单元格的期望频数大于5，而从上面的输出可以看到，有些单元格的期望频数小于5。因此，Fisher精确检验更适合这种小样本量的情况，它不依赖于大样本近似。 ### 结论和讨论 研究问题是探究[重述研究问题]。我的分析流程如下： 首先，我将数据整理成列联表，以便观察[变量A]与[变量B]之间的关系。通过计算条件概率，我可以直观地看到这两个变量之间可能存在的关联。 在选择统计检验方法时，我考虑了数据的特性： 1. 数据是[描述数据类型，如"分类数据（类别变量）"] 2. 我们关心的是[描述研究目的，如"两个分类变量之间是否存在关联"] 3. 样本量[描述样本量特点，如"相对较小"] 基于这些特点，我选择了[所选统计方法]。[详细解释所选方法的假设和适用条件] [所选统计方法]的p值为 r fisher_test$p.value ，[解释结果，如"小于0.05的显著性水平，因此我们拒绝零假设"]。 从数据分析和可视化结果来看，[描述观察到的模式，如"当A发生时，B更可能/不太可能发生"]。这一发现[与初始假设一致/相反]，表明[解释结果的意义]。 这一结果对于理解[研究领域]具有重要意义。[讨论研究结果的更广泛意义和潜在应用]。 ## 问题2：[研究主题] ### 研究问题 研究问题是：[简明描述研究问题，形式为"A是否比B更[某种特性]？"] ### 假设 - 零假设(H0)：[条件A]和[条件B]的[测量变量]没有显著差异。 - 备择假设(H1)：[条件A]的[测量变量]显著[高于/低于][条件B]。 ### 数据 ```{r} data_file <- "[数据文件名].csv" # 读取数据（两列数据：第一列为分组变量，第二列为测量值） data <- read.csv(paste0("c:/Users/31598/Desktop/BSI_exam/", data_file), stringsAsFactors = TRUE) names(data) <- c("group", "value") # 统一列名，便于后续分析 # 确保分组变量是因子类型 data$group <- factor(data$group) # 查看数据结构 str(data) head(data) # 计算每组的描述性统计量 group_summary <- tapply(data$value, data$group, summary) group_sd <- tapply(data$value, data$group, sd) print(group_summary) print(group_sd) # 计算样本量 sample_sizes <- table(data$group) print(sample_sizes) # 计算组均值（用于后续分析） group_means <- tapply(data$value, data$group, mean) print(group_means) # 获取组别名称（用于后续分析） group_levels <- levels(data$group) ``` ### 可视化 ```{r} # 设置图表标题和轴标签（只需修改这两处） plot_title <- "[两组比较的标题]" y_label <- "[测量变量]" # 箱线图与散点图组合 boxplot(value ~ group, data = data, main = plot_title, xlab = "组别", ylab = y_label, col = c("lightblue", "salmon"), border = "black") # 添加点以显示原始数据 stripchart(value ~ group, data = data, method = "jitter", vertical = TRUE, add = TRUE, pch = 19, col = "darkblue") # 直方图 par(mfrow = c(1, 2)) hist(data$value[data$group == group_levels[1]], main = paste(group_levels[1], "组直方图"), xlab = y_label, col = "lightblue") hist(data$value[data$group == group_levels[2]], main = paste(group_levels[2], "组直方图"), xlab = y_label, col = "salmon") par(mfrow = c(1, 1)) # 小提琴图（可选） if(!require(vioplot)) install.packages("vioplot") library(vioplot) with(data, vioplot(value[group==group_levels[1]], value[group==group_levels[2]], names = group_levels, col = c("lightblue", "salmon"), main = plot_title, xlab = "组别", ylab = y_label)) # 点图加均值和95%置信区间 if(!require(ggplot2)) install.packages("ggplot2") library(ggplot2) ggplot(data, aes(x = group, y = value, color = group)) + geom_point(position = position_jitter(width = 0.2), size = 3, alpha = 0.7) + stat_summary(fun = mean, geom = "point", shape = 18, size = 5, color = "black") + stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = "errorbar", width = 0.2) + labs(title = plot_title, x = "组别", y = y_label) + theme_classic() + scale_color_manual(values = c("blue", "red")) ``` ### 检验假设的统计检验 ```{r} # 1. 检查正态性 # 按组分别检查 shapiro_test1 <- shapiro.test(data$value[data$group == group_levels[1]]) shapiro_test2 <- shapiro.test(data$value[data$group == group_levels[2]]) cat(group_levels[1], "组Shapiro-Wilk正态性检验 p值:", shapiro_test1$p.value, "\n") cat(group_levels[2], "组Shapiro-Wilk正态性检验 p值:", shapiro_test2$p.value, "\n") # 确定是否满足正态性假设 normality_assumption_met <- shapiro_test1$p.value > 0.05 & shapiro_test2$p.value > 0.05 cat("正态性假设是否满足:", normality_assumption_met, "\n") # Q-Q图 par(mfrow = c(1, 2)) qqnorm(data$value[data$group == group_levels[1]], main = paste(group_levels[1], "组Q-Q图")) qqline(data$value[data$group == group_levels[1]]) qqnorm(data$value[data$group == group_levels[2]], main = paste(group_levels[2], "组Q-Q图")) qqline(data$value[data$group == group_levels[2]]) par(mfrow = c(1, 1)) # 2. 检查方差同质性 var_test <- var.test(value ~ group, data = data) print(var_test) # 确定是否满足方差同质性假设 variance_homogeneity_met <- var_test$p.value > 0.05 cat("方差同质性假设是否满足:", variance_homogeneity_met, "\n") # 3. 确定检验方向 # 查看两组均值差异 cat(group_levels[1], "组均值与", group_levels[2], "组均值的差异:", group_means[1] - group_means[2], "\n") # 设置检验方向（根据研究假设修改） # "two.sided" - 双侧检验（默认） # "greater" - 单侧检验，假设第一组大于第二组 # "less" - 单侧检验，假设第一组小于第二组 test_alternative <- "two.sided" # 可根据研究假设修改 test_paired <- 'F' ``` ### 检查统计检验的假设 ```{r} if(normality_assumption_met) { cat("数据满足正态性假设，使用t检验\n") # 根据方差同质性检查结果选择t检验类型 if(variance_homogeneity_met) { cat("数据满足方差同质性假设，使用等方差t检验(var.equal = TRUE)\n") t_test <- t.test(value ~ group, data = data, alternative = test_alternative, paired = test_paired, var.equal = TRUE) } else { cat("数据不满足方差同质性假设，使用Welch's t检验(var.equal = FALSE)\n") t_test <- t.test(value ~ group, data = data, alternative = test_alternative, var.equal = FALSE) } print(t_test) # 计算效应量（Cohen's d） if(!require(effsize)) install.packages("effsize") library(effsize) cohen_d <- cohen.d(value ~ group, data = data) print(cohen_d) # 保存检验结果 test_result <- t_test effect_size <- cohen_d$estimate effect_size_interpretation <- ifelse(abs(effect_size) < 0.2, "小", ifelse(abs(effect_size) < 0.5, "小到中", ifelse(abs(effect_size) < 0.8, "中", ifelse(abs(effect_size) < 1.2, "大", "非常大")))) test_name <- ifelse(variance_homogeneity_met, "等方差t检验", "Welch's t检验") } else { cat("数据不满足正态性假设，使用非参数检验(Wilcoxon秩和检验)\n") wilcox_test <- wilcox.test(value ~ group, data = data, alternative = test_alternative) print(wilcox_test) # 计算非参数效应量 if(!require(rstatix)) install.packages("rstatix") library(rstatix) wilcox_effsize <- wilcox_effsize(value ~ group, data = data) print(wilcox_effsize) # 保存检验结果 test_result <- wilcox_test effect_size <- wilcox_effsize$effsize effect_size_interpretation <- wilcox_effsize$magnitude test_name <- "Wilcoxon秩和检验" } # 保存p值和显著性结论 p_value <- test_result$p.value significance <- ifelse(p_value < 0.05, "显著", "不显著") ``` ### 结果讨论与结论 研究问题是探究[重述研究问题]。我的分析流程如下： 首先，我通过[描述使用的可视化方法]展示了两组[研究对象]（[组别A]和[组别B]）的[测量变量]数据。这些图表清晰地显示[描述观察到的模式，如"组别A的测量值明显高于/低于组别B"]。 在选择统计检验方法时，我考虑了数据的特性： 1. 数据是两个独立组的连续测量值 2. 我们有[是否有]明确的方向性假设（[描述方向性假设]） 3. 样本量[描述样本量特点，如"相对较小"] 基于这些特点，我首先选择了独立样本t检验（[单侧/双侧]）。为了验证t检验的假设，我进行了以下检查： 1. 正态性检验：Shapiro-Wilk检验结果显示[组别A]组p值为`r shapiro_test1$p.value`，[组别B]组p值为`r shapiro_test2$p.value`，[解释结果，如"均大于0.05的显著性水平，表明数据不违反正态分布假设"]。Q-Q图和直方图也[支持/不支持]这一结论。 2. 方差同质性检验：F检验结果p值为`r var_test$p.value`，[解释结果，如"大于0.05，表明两组方差没有显著差异"]。 t检验的p值为`r t_test$p.value`，[解释结果，如"显著小于0.05的显著性水平，因此我们拒绝零假设"]。[如果进行了非参数检验，也解释其结果] 结论是：[组别A]的[测量变量][比较关系，如"显著高于/低于"][组别B]。这表明[解释结果对研究问题的回答]。[组别A]中[测量变量]的平均值为[计算平均值]，而[组别B]为[计算平均值]，差异约为[计算差异]。这种差异不仅在统计上显著，在[研究领域]上也具有重要意义，因为[解释差异的实际意义]。 这一发现对于理解[研究领域]具有重要意义。[讨论研究结果的更广泛意义]。研究的局限性包括[讨论研究局限性，如样本量等]。未来的研究方向可以包括[提出未来研究方向]。