Каждый язык программирования предполагает наличие одного или нескольких типов данных. Тип данных характеризует некоторое множество значений и операции, которые можно применять к этим значениям. Любые данные, используемые в программе, относятся к тому или иному типу. Так, например, строковый тип предполагает, что объект содержит произвольное количество любых символов. Операции применимые к строкам - это объединение, разбиение, замена символов, но никак не арифметические вычисления.

Недавно я обновил операционную систему на домашнем компьютере с Ubuntu 8.04 до Ubuntu 10.04. Два года пользовался Hardy Heron, и вот, наконец, перешел на Lucid Lynx. Чтобы не тратить время и силы на апгрейд имевшейся ОС, я установил Ubuntu 10.04 с нуля. По этой причине пришлось инсталлировать заново все программы. Не обошла эта участь и R.

Процесс установки R в Ubuntu очень прост, но все же я решил написать для себя небольшую шпаргалку. Возможно, она пригодится и кому-нибудь из читателей блога, благодаря этой статье можно сэкономить несколько минут своего времени при инсталляции R.

В предыдущей статье по среде статистических вычислений R я описал проведение дисперсионного анализа для определения значимости различий среди нескольких групп. Но при необходимости сравнения только двух групп можно использовать частный случай дисперсионного анализа — критерий Стьюдента.

В этой статье будет приведено решение первых четырех задач из 4 главы книги С. Гланца «Медико-биологическая статистика».

В первой части статьи Дисперсионный анализ в R я показал решение четырех задач из третьей главы книги Медико-биологическая статистика. В этой части будет продолжение. И как обычно, в статье будет немного новых функций языка R.

О поиске научной литературы в Сети я уже писал в статье Топ 10 сайтов для поиска научной медицинской литературы главным, из описанных там веб-сервисов, я считаю Pubmed. О его достоинствах было сказано в упомянутой статье, сейчас просто дам несколько советов по его использованию. Источником вдохновления для этой статьи послужила публикация в Laika's MedLibLog "10 + 1 PubMed Tips for Residents (and their Instructors)".

Настало время перейти от описания выборок к их сравнению, а точнее к оценке статистической значимости различий между ними. Займемся дисперсионным анализом. Дисперсионный анализ применяют для изучения влияния качественных признаков на количественную переменную. В англоязычной литературе он обозначается как ANOVA (Analisis of Variances). Есть еще MANOVA (Multiple Analysis of Variance). Это — многомерный дисперсионный анализ, но сейчас мы им заниматься не будем.

Это вторая статья об R. В прошлый раз я лишь кратко ознакомил вас с этой средой статистических вычислений. Сейчас начнем с ней работать.