การสื่อสารการวิจัยด้วย R Notebook – ตอนที่ 2

วันนี้เราจะพูดถึงหัวข้อการสื่อสารการวิจัยโดยใช้ R Notebook กันต่อ เราจะดำเนินการต่อไปในกรอบการทำงานพื้นฐานที่คุณสามารถใช้เพื่อสื่อสารผลการวิจัยโดยใช้ R สำหรับส่วนแรกของชุดข้อมูลนี้เกี่ยวกับการสื่อสารการวิจัยที่ทำซ้ำได้โปรดดูที่นี่

สารบัญ

• การสร้างสมมุติฐาน
• การสร้างวิธีการใน R Notebook
• การทำงานกับสถิติเชิงพรรณนาใน R Notebook
• การสร้างภาพข้อมูลใน R Notebook
• ลงท้ายด้วยบทสรุป
• บทสรุป

การสร้างสมมุติฐาน

ขั้นตอนต่อไปในรายงานของเราคือการสร้างสมมติฐาน เราจะสร้างส่วนอื่นในบานหน้าต่างตัวแสดงและยุบส่วนอื่นๆ เพื่อให้เราสามารถดูรายงานระดับสูงได้

สำหรับสมมติฐาน เราจะเขียนว่าไม่มีความแตกต่างในราคาขายของคอมพิวเตอร์ที่มีและไม่มีซีดีรอม

การสร้างวิธีการใน R Notebook

เราจะไปยังวิธีการซึ่งจะกล่าวถึงเทคนิคจริงที่เราจะใช้เพื่อตอบสมมติฐานนั้น เราอาจไม่จำเป็นต้องทำสถิติเชิงอนุมานใดๆ เราจะทำรายงานการวิจัยระดับสูงในสถานการณ์นี้ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับผู้ชม

เราจะบอกว่าเราจะทำการทดสอบตัวอย่างที่ระดับความเชื่อมั่น 95% และเราจะตรวจสอบการกระจายราคาด้วยสายตา หากอยู่ในเกณฑ์ปกติ เราจะทำการทดสอบ

หลังจาก ที่เราบันทึกสมมติฐานและวิธีการของเราแล้ว เราสามารถแสดงผลเป็นไฟล์ HTML เอกสาร PDFหรือเอกสาร Wordจากแท็บการแสดงตัวอย่าง

เมื่อเราส่งออกเป็น HTML นี่คือสิ่งที่เราจะเห็นในกล่องแสดงภาพ

มันบอกว่าสร้างเอาต์พุตแล้ว ดังนั้นไปที่ File Explorer ของเราเพื่อตรวจสอบสิ่งนี้ เมื่อเราเปิดสิ่งนี้ในไฟล์ HTML ของเราแล้ว เราจะเห็นว่ามันดูคล้ายกับสิ่งที่เรามีในปุ่มแสดงตัวอย่าง

เราไม่เห็นข้อความแสดงข้อผิดพลาด ณ จุดนี้ และเรายังเห็นที่ว่างสำหรับการปรับแต่ง เรายังสามารถเขียนหนังสือหรือเว็บไซต์ทั้งเล่มโดยใช้เครื่องมือเหล่านี้ด้วยR MarkdownและR Notebooks

กลับไปที่สคริปต์ของเราและดำเนินการต่อ เราจะเขียนวิธีการที่เราจะใช้และผลลัพธ์ของเรา โดยพื้นฐานแล้ว เราทำแผนของเราแบบโอเพ่นซอร์ส และเราทำให้ชัดเจนว่าเราไม่ได้ขว้างปาสิ่งของใส่กำแพงเพียงเพื่อดูว่ามีอะไรติดอยู่ เราไม่ได้ด้นสดเมื่อเราได้รับข้อมูล เรามีแผนจริงๆ

การลองทำสิ่งต่าง ๆ มากมายมีประโยชน์บ้างใช่ไหม? แต่ในแนวทางนี้ เรากำลังพูดอย่างตั้งใจว่า “นี่คือสิ่งที่เราจะทำ และจากนั้นเราจะทำมัน”

การทำงานกับสถิติเชิงพรรณนาใน R Notebook

มาทำสถิติเชิงพรรณนา กัน เถอะ เราต้องการค้นหาราคาสำหรับแต่ละกลุ่มที่มีและไม่มีซีดีรอม มีสองสามวิธีที่เราสามารถทำได้ เราจะเรียกกลุ่มนี้ว่าบทสรุปและนำตัวดำเนินการไปป์นี้เข้ามา หากคุณไม่คุ้นเคยกับตัวดำเนินการไปป์ คุณสามารถตรวจสอบแหล่งข้อมูลที่ฉันพูดถึงก่อนหน้านี้

จากนั้นเราจะสรุปและนับระเบียนเพื่อหาราคาเฉลี่ย = ราคาเฉลี่ย สุดท้าย เราต้องการพิมพ์ข้อมูลสรุปของกลุ่มนี้แล้วเรียกใช้งาน

และที่นี่เราไป ตอนนี้เรามีโต๊ะของเราแล้ว

อย่างที่ผมบอกไปก่อนหน้านี้ เราอยากทราบว่าแต่ละกลุ่มมีข้อสังเกตกี่ข้อและราคาเฉลี่ยเท่าไหร่ เราสามารถสร้างไดนามิกทั้งหมดได้ด้วยการอ้างอิงแบบอินไลน์

เราจะทำสรุปกลุ่มและใช้การดำเนินการตามลำดับ เราจะกรองแถวนี้ แล้วนำหนึ่งในค่าเหล่านี้มาเปลี่ยนเป็นค่าที่จะแสดงผลในการอ้างอิงแบบอินไลน์ของเราที่นี่

หลังจากบันทึก ให้ไปที่ดูตัวอย่างสมุดบันทึกเพื่อดูผลลัพธ์

การสร้างภาพข้อมูลใน R Notebook

R เป็นที่รู้จักกันดีในด้านความสามารถในการสร้างภาพ สำหรับการ แสดงภาพ เราจะใช้ggplot เราจะใส่ราคาบนแกน X แล้วสร้างฮิสโตแกรม นอกจากนี้ เราจะสร้างตัว คูณเล็กๆ สำหรับ facet ซึ่งทำได้ค่อนข้างง่ายในggplot

เราสามารถเปลี่ยนแปลงสิ่งต่างๆ มากมายได้ที่นี่ เช่น ชื่อเรื่อง พื้นหลัง สี และอื่นๆ เมื่อเราบันทึกสิ่งนี้ เราจะเห็นโครงเรื่อง นี่ไม่ใช่แบบโต้ตอบในขณะนี้ แต่มีหลายวิธีที่จะทำให้เป็นแบบโต้ตอบใน R ตัวอย่างเช่น เรากำลังทำพล็อตแบบคงที่

ผลลัพธ์ของเราแสดงบางสิ่งที่ดูเหมือนการกระจายเส้นโค้งระฆัง ซึ่งหมายความว่าเราควรดำเนินการวิเคราะห์ต่อไป

เราจะเรียกใช้ผลการทดสอบ T และเสียบเข้ากับรายงาน เราจะเพิ่มอีกก้อน R และเรียกมันว่าcd_test หากเราดำเนินการตอนนี้ ผลลัพธ์จะมีข้อมูลจำนวนมาก และเป็นการยากที่จะดึงองค์ประกอบแต่ละส่วนออกมา

เราจะใช้ฟังก์ชันจัดระเบียบเพื่อจัดรูปแบบตาราง เมื่อเราทำความเรียบร้อยcd_testมันจะเปลี่ยนทุกอย่างให้เป็นโครงสร้างตารางที่ดี เรายังสามารถพิมพ์สิ่งนี้เพื่อแสดงในรายงานของเรา

อีกอย่างที่เราทำได้คือหาช่วงความเชื่อมั่นล่างและบน เราไม่ต้องการแสดงส่วนนี้เพราะนี่เป็นเพียงการแสดงละคร

โดยรวมแล้ว ดูเหมือนเอกสารสดและไดนามิก และดีกว่าการคัดลอกและวางจุดข้อมูลและตารางแต่ละรายการลงในรายงาน คุณสามารถส่งสิ่งนี้ให้เพื่อนร่วมงานได้ และในทางที่ดี พวกเขาสามารถคลิกที่ดูตัวอย่างเพื่อดูว่าคุณทำอะไรและสามารถสร้างสิ่งนี้ต่อไปได้

ลงท้ายด้วยบทสรุป

รายงานของเราใกล้จะสิ้นสุดแล้ว ดังนั้นเราจะเขียนข้อสรุป

เราอาจรวมภาคผนวกไว้ที่นี่เพื่อแสดงแหล่งข้อมูลของเรา ข้อดีของการมีภาคผนวกคือถ้าคุณนำเสนอสิ่งนี้หรือแสดงให้คนอื่นเห็น พวกเขาจะถามว่าใครเป็นแหล่งข้อมูลของคุณหรือวัดค่าบางอย่างได้อย่างไร คำถามเหล่านี้ล้วนเป็นคำถามที่ถูกต้อง และการมีภาคผนวกพร้อมแหล่งข้อมูลก็มีประโยชน์มากเพราะคุณสามารถชี้ไปที่ภาคผนวกได้

เรายังสามารถรวมรูปภาพและใช้ข้อความแสดงแทน นี่เป็นวิธีปฏิบัติที่ดีในการอธิบายโดยทั่วไปว่ารูปภาพกำลังแสดงอะไรอยู่ หากคุณเป็นผู้ใช้ HTML คุณสามารถฝังรูปภาพนี้โดยใช้ HTML

บทสรุป

สำหรับบทช่วยสอนนี้ เราได้ศึกษารายงานทั้งหมดแล้ว นี่เป็นแบบร่างคร่าวๆ แต่เราสามารถใช้ R Markdown เพื่อสร้างโครงสร้างสำหรับรายงานการวิจัยของเราได้

เราเริ่มต้นด้วยการพูดคุยเกี่ยวกับความสามารถในการผลิตซ้ำซึ่งทุกอย่างได้รับการบันทึกไว้ คุณสามารถใช้ R Markdown และเฟรมเวิร์กนี้เพื่อสร้างสิ่งต่างๆ เช่น เว็บไซต์ หนังสือ และบล็อก คุณสามารถสร้างผลิตภัณฑ์เกือบทุกชนิดที่คุณต้องการสร้างในฐานะนักวิเคราะห์ได้โดยใช้ RStudio

หากต้องการอ่านเพิ่มเติม โปรดอ่านหนังสือของฉันที่ชื่อAdvancing into Analytics นี่เป็นการแนะนำเบื้องต้นที่ดีเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติโดย ใช้Excel, Python และ R ฉันยังมีหลักสูตรเกี่ยวกับR สำหรับผู้ใช้ LuckyTemplates คุณอาจเห็นหลักสูตรที่สามในซีรีส์นี้ในบางจุดเช่นกัน

ฉันหวังว่าคุณจะได้เรียนรู้บางสิ่งจากบทช่วยสอน R Notebook นี้ และอยากเห็นว่าคุณใช้เครื่องมือเหล่านี้อย่างไร

จอร์จ เมาท์