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Statistiques récapitulatives par groupe

Dans la continuité du dernier exercice, vous allez continuer à utiliser la syntaxe dplyr::summarise() et summarise(across(everything(), list())) avec la fonction group_by() pour calculer des statistiques personnalisées pour certaines variables, par groupes d’intérêt tels que les catégories sex et adult.

Le jeu de données abaloneKeep et le package dplyr sont déjà chargés pour vous.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>R pour les utilisateurs de SAS</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Obtenez des statistiques par variable de regroupement à l’aide de summarise() et group_by().
  • Calculez la médiane, ainsi que les 25e et 75e percentiles du poids total par adult et nommez les sorties median_wweight, q1_wweight et q3_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))))
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