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hop_sa <-read.csv2("D:/mooc R statistique/DATA/satisfaction_hopital.csv")
vérification de la réussite du changement du
fichier par affichage des caractéristiques
str(hop_sa)
## 'data.frame': 534 obs. of 9 variables:
## $ service : int 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
## $ sexe : int 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 ...
## $ age : int 41 29 83 66 84 84 60 85 28 35 ...
## $ profession : int 4 8 2 3 NA 6 3 3 3 3 ...
## $ amelioration.sante: int 1 2 2 2 NA 3 2 3 3 3 ...
## $ amelioration.moral: int 0 3 1 0 NA 3 1 1 1 2 ...
## $ recommander : int 1 2 2 2 NA 2 1 2 1 NA ...
## $ score.relation : int 36 33 40 32 NA 39 31 NA 36 NA ...
## $ score.information : int 22 36 37 35 NA 28 30 NA 29 NA ...
représentation graphique de la relation
plot(hop_sa$score.relation,hop_sa$age)
plot(jitter(hop_sa$score.relation),jitter(hop_sa$age,factor=4))
abline(lm(hop_sa$score.relation~hop_sa$age),lwd=2)
la droite de regression
modèle de regression linéaire
mod1 <- lm(score.relation~age,data=hop_sa)
affichage du contenu du modèle
summary(mod1)
##
## Call:
## lm(formula = score.relation ~ age, data = hop_sa)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -22.05 -2.45 1.34 3.62 5.67
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 33.7663 0.8450 40.0 <2e-16 ***
## age 0.0267 0.0149 1.8 0.073 .
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 4.61 on 347 degrees of freedom
## (185 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.00921, Adjusted R-squared: 0.00635
## F-statistic: 3.23 on 1 and 347 DF, p-value: 0.0734