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メモ
名义上的
配列データ型および依次的
配列データ型は推奨されません。順序付きおよび順序付けのない離散非数値データを表すには、代わりに明确的配列データ型を使用します。
この例では、カテゴリカル変数のレベル別に要約統計を計算する方法を示します。grpstats
を使用すると、数値配列またはデータセット配列のグループ単位の要約統計を計算できます。
標本データを読み込みます。
负载医院
データセット配列医院
には 7.つの変数 (列) と 100件の観測 (行) があります。
カテゴリ別の要約統計を計算します。
変数性别
はノミナル配列で、男性的
と女的
の 2.つのレベルがあります。性別ごとの体重の最小値と最大値を特定します。
统计数据=grpstats(医院、,“性”,{“敏”,“马克斯”},“数据变量”,“重量”)
统计数据=性别组计数最小体重最大体重女性53 111 147男性47 158 202
データセット配列统计数据
には、変数性别
の各レベルに対応する観測値が格納されています。変数最小重量
には各グループの体重の最小値が格納され、変数最大重量
には各グループの体重の最大値が格納されます。
複数のカテゴリを基準とした要約統計を計算します。
変数吸烟者
は 必然的配列で、値1.
は喫煙者、値0
は非喫煙者をそれぞれ表します。性別と喫煙の有無の組み合わせごとに体重の最小値と最大値を特定します。
统计数据=grpstats(医院、{“性”,“吸烟者”},{“敏”,“马克斯”},...“数据变量”,“重量”)
统计数据=性吸烟者群体计数最小体重最大体重女性0女性假401114女性1女性真1315146男性0男性假26158194男性1男性真21164202
データセット配列统计数据
には、元のデータの性别
と吸烟者
のレベルのそれぞれの組み合わせに対する観測値の行が格納されています。