Statistiques sommaires par groupe
En vous appuyant sur l'exercice précédent, vous allez continuer d'utiliser la syntaxe dplyr::summarise() et summarise(across(everything(), list())) avec la fonction group_by() pour calculer des statistiques personnalisées pour certaines variables selon des groupes d'intérêt comme les catégories sex et adult.
L'ensemble de données abaloneKeep et le paquet dplyr sont déjà chargés pour vous.
Cette activité fait partie du cours
R pour les utilisateurs et utilisatrices de SAS
Instructions de l’exercice
- Obtenez des statistiques par variable de regroupement à l'aide de
summarise()etgroup_by(). - Calculez la médiane ainsi que les 25e et 75e percentiles du poids total par
adult, et nommez les résultatsmedian_wweight,q1_wweightetq3_wweight. - Calculez la moyenne et l'écart type pour la hauteur et le diamètre par
sex.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Get median, 25th, 75th percentiles for wholeWeight by adult
abaloneKeep %>%
group_by(___) %>%
select(___) %>%
summarise(median_wweight = median(___),
q1_wweight = quantile(___, probs = ___),
q3_wweight = quantile(___, probs = ___))
# Get mean and sd for height and diameter by sex
abaloneKeep %>%
group_by(___) %>%
select(___) %>%
summarise(across(everything(),list(___ = ~ mean(.x),
___ = ~ sd(.x))))