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library("lattice")
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## 
##     melanoma

類別變項的描述統計

Frequencies: The number of observations for a particular category

Proportions: The percent that each category accounts for out of the whole

以下為參與此研究的實驗者性別人數

# Frequencies

table(hemoglobin$sex)
## 
## F M 
## 7 9

參與此研究的受試者之性別與人數

table(hemoglobin$sex, hemoglobin$age)
##    
##     7 10 11 12 14 15 16 17 18
##   F 0  0  2  0  2  0  1  1  1
##   M 2  1  1  2  0  1  1  0  1

參與此研究的性別、人數、療程的資料統計(以次數呈現)

ftable(hemoglobin$sex, hemoglobin$age, hemoglobin$treatment)
##       N S
##          
## F 7   0 0
##   10  0 0
##   11  1 1
##   12  0 0
##   14  1 1
##   15  0 0
##   16  1 0
##   17  0 1
##   18  1 0
## M 7   0 2
##   10  1 0
##   11  0 1
##   12  1 1
##   14  0 0
##   15  1 0
##   16  1 0
##   17  0 0
##   18  0 1

參與此研究的受試者性別比

#Proportions
prop.table(table(hemoglobin$sex))
## 
##      F      M 
## 0.4375 0.5625

參與此研究的性別、人數、療程的資料統計(以比率呈現)

prop.table(ftable(hemoglobin$sex, hemoglobin$age, hemoglobin$treatment))
##            N      S
##                    
## F 7   0.0000 0.0000
##   10  0.0000 0.0000
##   11  0.0625 0.0625
##   12  0.0000 0.0000
##   14  0.0625 0.0625
##   15  0.0000 0.0000
##   16  0.0625 0.0000
##   17  0.0000 0.0625
##   18  0.0625 0.0000
## M 7   0.0000 0.1250
##   10  0.0625 0.0000
##   11  0.0000 0.0625
##   12  0.0625 0.0625
##   14  0.0000 0.0000
##   15  0.0625 0.0000
##   16  0.0625 0.0000
##   17  0.0000 0.0000
##   18  0.0000 0.0625

參與此研究的性別、人數、療程的資料統計(以比率呈現。並取至小數點後一位)

round(prop.table(ftable(hemoglobin$sex, hemoglobin$age, hemoglobin$treatment)),1)
##         N   S
##              
## F 7   0.0 0.0
##   10  0.0 0.0
##   11  0.1 0.1
##   12  0.0 0.0
##   14  0.1 0.1
##   15  0.0 0.0
##   16  0.1 0.0
##   17  0.0 0.1
##   18  0.1 0.0
## M 7   0.0 0.1
##   10  0.1 0.0
##   11  0.0 0.1
##   12  0.1 0.1
##   14  0.0 0.0
##   15  0.1 0.0
##   16  0.1 0.0
##   17  0.0 0.0
##   18  0.0 0.1

連續變項與類別變項

不同性別的受試者其前測平均數

aggregate(pre ~ sex, data = hemoglobin, FUN = mean)
##   sex      pre
## 1   F 12.75000
## 2   M 11.82111

不同性別的受試者其前測標準差

aggregate(pre ~ sex, data = hemoglobin, FUN = sd)
##   sex      pre
## 1   F 2.586207
## 2   M 1.934551

兩個類別

以下為性別與後測分數之間的關係

densityplot(~ hemoglobin$post, groups = hemoglobin$sex, data = hemoglobin, xlab = '後測分數', lty = c(1,2),
  plot.points = F, type = "g", , main = '性別 (男性= 虛線, 女性 = 實線)')

治療方式與後測成績的boxplot

boxplot(post ~ treatment, hemoglobin, col = "dark green", border = "dark red")

後測分數與治療方式的QQ圖

qq(treatment ~ post, data = hemoglobin, type = c('p', 'l'), pch = '.', aspect = 1, 
   xlab = '後測分數 (N)', ylab = '後測分數 (S)')

超過兩個類別

不同治療方式的受試者後測成績平均數

aggregate(post ~ treatment, data = hemoglobin, FUN = mean)
##   treatment    post
## 1         N 10.6000
## 2         S 10.8525

不同治療方式的受試者後測成績標準差

aggregate(post ~ treatment, data = hemoglobin, FUN = sd)
##   treatment     post
## 1         N 1.598884
## 2         S 3.281188

不同性別的受試者其後測成績

histogram(~ post | treatment, data = hemoglobin, xlab = '後測分數', ylab='治療方式',
          type = 'density', layout = c(4, 1))

不同年齡的受試者其後測成績的boxplot

boxplot(post ~ age, hemoglobin, xlab = "年齡", ylab = "後測分數", frame = F, col = c("#FFF8DC", "#CD661D", "#F0F8FF", "#0000FF"))

不同治療方式中，不同性別受試者的後測分數之平均數

aggregate(post ~ treatment + sex, data = hemoglobin, FUN = mean)
##   treatment sex     post
## 1         N   F 10.82500
## 2         S   F 13.12333
## 3         N   M 10.37500
## 4         S   M  9.49000

不同治療方式中，不同性別受試者的後測分數之標準差

aggregate(post ~ treatment + sex, data = hemoglobin, FUN = sd)
##   treatment sex     post
## 1         N   F 1.982213
## 2         S   F 4.310410
## 3         N   M 1.378707
## 4         S   M 1.833848

不同治療方式中，不同性別受試者的後測分數之平均數標準誤

aggregate(post ~ treatment + sex, data = hemoglobin, function(x) sd(x)/sqrt(length(x)))
##   treatment sex      post
## 1         N   F 0.9911063
## 2         S   F 2.4886163
## 3         N   M 0.6893536
## 4         S   M 0.8201219

前測分數與後測分數的關係圖

plot(hemoglobin$pre, hemoglobin$post, col=blues9, pch = 16, xlab = "前測分數", ylab = "後測分數")

不同性別間，前測分數與後測分數的關係是否類似

xyplot(pre ~ post |  sex, data = hemoglobin, xlab = '後測分數', ylab = '前測分數',
       type = c("g", "p", "r"), cex = 0.1, layout = c(4, 1))

結論

我所選用的資料，其受試者主要為第一型糖尿病的小孩、年齡在7~18歲。在資料中，我看見這兩個療法:N與S，雖然我並不知道這兩種療法主要怎麼進行、又有甚麼差異。但在統計呈現出的結果中，我們可以得知這兩種療法基本上所得出的後測平均分數其實差異不大，但是當我們去檢視他的標準差，我們卻可以發現S療法的標準差相較於N來說很大(尤其是進行S療法的女生)，所以有許我們可以從中得知N療法其治療結果應該比S療法來說更為穩定一點(對不同患者其治療方式呈現穩定、不挑體質)。 我們也可以看到在年齡的部分，11歲的受試者呈現出了較大的後測成績差異，也許我們也可以認為11歲的受試者對於治療方法較為敏感。而從前測與後測分數還有性別的比較中，我們也可以看見，前測分數與後測分數不論在哪個性別中皆呈現正相關。 在最後的超過兩個變項中，我將一些換為兩個 變項，因為我發現硬用年齡看作多個變項所做出的圖表其實看不太懂，且混亂，因此選用了較為有意義的圖表。

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