R语言使用epiDisplay包的alpha函数计算dataframe数据中指定数据列之间的信度分析、克朗巴哈系数(Cronbach's α)、标准化

R语言epiDisplay包的alpha函数计算dataframe数据中指定数据列之间的信度分析、克朗巴哈系数、标准化系数、每当剔除某一条目后系数的变化、设置reverse参数不对任何数据对象进行反序相关推荐

  1. R语言使用epiDisplay包的alpha函数计算dataframe数据中指定数据列之间的信度分析、使用alpha函数和基于业务筛选的数据列的列表计算Cronbach‘s α

    R语言使用epiDisplay包的alpha函数计算dataframe数据中指定数据列之间的信度分析.使用alpha函数和基于业务筛选的数据列的列表计算Cronbach's α 目录

  2. R语言使用epiDisplay包的alpha函数计算dataframe数据中指定数据列之间的信度分析、克朗巴哈系数、、每剔除某一条目后系数的变化、alphaBest函数获取最高alpha值对应的项目集

    R语言使用epiDisplay包的alpha函数计算dataframe数据中指定数据列之间的信度分析.克朗巴哈系数(Cronbach's α).标准化系数.每当剔除某一条目后系数的变化.使用alpha ...

  3. R语言epiDisplay包的kap函数计算配对列联表的计算一致性的比例以及Kappa统计量的值(总一致性、期望一致性)、使用xtabs函数生成二维列联表、使用wttable参数设置权重表参数为w2

    R语言使用epiDisplay包的kap函数计算配对列联表的计算一致性的比例以及Kappa统计量的值(总一致性.期望一致性).使用xtabs函数生成二维列联表.使用wttable参数设置权重表参数为w ...

  4. R语言epiDisplay包的kap函数计算Kappa统计量的值(总一致性、期望一致性)、对多个评分对象的结果进行一致性分析、评分的类别为多个类别、如果评分中包含缺失值则标准误及其相关统计量则无法计算

    R语言使用epiDisplay包的kap函数(kap.m.raters)函数计算Kappa统计量的值(总一致性.期望一致性).对多个评分对象的结果进行一致性分析.评分的类别为多个类别.如果评分中包含缺 ...

  5. R语言使用epiDisplay包的summ函数计算dataframe数据中的指定数据列在分组变量下的统计量(样本数、均值、中位数、标准差、最大值、最小值)、可视化一个按照分类变量绘制的有序点图

    R语言使用epiDisplay包的summ函数计算dataframe数据中的指定数据列在分组变量下的统计量(样本数.均值.中位数.标准差.最大值.最小值).可视化一个按照分类变量绘制的有序点图 目录

  6. R语言使用epiDisplay包的summ函数计算dataframe中指定变量的描述性统计汇总信息并可视化有序点图、通过dot.col参数配置数据点的颜色(名称、有效值个数、均值、中位数、标准差)

    R语言使用epiDisplay包的summ函数计算dataframe中指定变量的描述性统计汇总信息并可视化有序点图.通过dot.col参数配置数据点的颜色(名称.有效值个数.均值.中位数.标准差.最大 ...

  7. R语言使用epiDisplay包的summ函数计算dataframe数据中的指定数据列在分组变量下的统计量、可视化一个按照分类变量绘制的有序点图(有序点图分析数值型变量的分布、密集趋势、异常值)

    R语言使用epiDisplay包的summ函数计算dataframe数据中的指定数据列在分组变量下的统计量.可视化一个按照分类变量绘制的有序点图(有序点图分析数值型变量的分布.密集趋势.异常值) 目录

  8. R语言tidyquant包的tq_transmute函数计算持有某只股票的天、月、周收益率、ggplot2使用条形图(bar plot)可视化股票月收益率数据条形图

    R语言tidyquant包的tq_transmute函数计算持有某只股票的天.月.周收益率.ggplot2使用条形图(bar plot)可视化股票月收益率数据条形图 目录

  9. R语言使用epiDisplay包的summ函数计算dataframe中指定变量在不同分组变量下的描述性统计汇总信息并可视化有序点图、自定义cex.main参数配置标题文本字体的大小

    R语言使用epiDisplay包的summ函数计算dataframe中指定变量在不同分组变量下的描述性统计汇总信息并可视化有序点图.自定义cex.main参数配置标题文本字体的大小(名称.有效值个数. ...

最新文章

  1. STL源码学习(一)迭代器概念与traits编程技法
  2. 如何区分netty是udp还是tcp_鲜奶粉还是大包粉,到底该如何区分?
  3. excel根据条件列转行_Excel vba-根据不同筛选条件筛选后,拆分成新的excel工作簿...
  4. Hyperledger fabric v2.3 通道channel 翻译
  5. linux oracle client 安装,linux服务器上 oracle instantclient 客户端的安装和配置
  6. Rasa对话机器人连载一 第121课:Rasa对话机器人Debugging项目实战之电商零售对话机器人运行流程调试全程演示-1
  7. K3S高可用安装体验
  8. ASP.NET Word转换成PDF文件
  9. Windows路由表的灵异事件
  10. 数组公式和普通公式,差别在于思维方式的不同! 要用看数组的方式看待数据
  11. 数据库 --- 表的创建(DDL)以及数据的插入、修改和删除(DML)
  12. java 中的网络编程(Socket、TCP三次握手四次挥手、TCP/UDP/URL)
  13. 中国碳酸氢钠市场趋势报告、技术动态创新及市场预测
  14. 照片修复校正DxO ViewPoint 3
  15. 2018 “百度之星”程序设计大赛 - 初赛(A)
  16. openCV实现图像的空间域增强
  17. php1.6t发动机机油选择,1.6t用什么机油选择啊!?
  18. 性能测试报告评审规范
  19. 胖AP和瘦AP区别组网优缺点
  20. Linux虚拟机配置网络代理配置yum源

热门文章

  1. 高德、腾讯、百度实时路况切片地址
  2. MBA-day5数学-应用题-工程问题
  3. 拉氏变换差分方程 c语言,IIR数字滤波器的实现(C语言)
  4. 使用python进行“中文词频分析”学习笔记
  5. openwrt 断网 自动重启网络
  6. @Mapper注解学习
  7. 5月25日螺纹、橡胶量化交易日记
  8. 在 Kubernetes 上部署 Secret 加密系统 Vault
  9. html基础(第一次任务)
  10. 声学漫谈之二:声音的掩蔽效应