【数据分析】酵母实验多指标数据的 R 语言分析与可视化
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文章目录
- 介绍
- 加载必要的R包
- 数据下载
- 定义函数
- 发育分析（development analysis）
- 数据导入与预处理
- 数据子集创建
- 绘图
- 模型分析
- 两两比较
- 生存分析（survival analysis）
- 数据导入与预处理
- 数据子集创建
- 绘图
- 数据转换与模型分析
- 性别分析（sex analysis）
- 数据导入与预处理
- 绘图
- 数据导入与预处理
- 数据子集创建
- 数据转换与模型分析
- 翅膀大小分析（Wing size analysis）
- 数据导入与预处理
- 数据子集创建
- 绘图
- 模型分析
- 感染状态浓度分析（infection_status concentration analysis）
- 数据导入与绘图
- 模型分析
- 数据导入与绘图
- 描述性统计（descriptive statistics）
- 废物氮管理分析（waste nitrogen management analysis）
- 数据导入与预处理
- 尿酸酶分析
- 尿酸分析
- 蛋白质分析
- 描述性统计
- 核黄素分析（riboflavin analysis）
- 产卵分析（OVIPOSITION analysis）
- 刺激分析（Stimulation analysis）
- 总结
- 系统信息
介绍
围绕酵母相关的多个实验数据集进行数据处理、可视化和统计分析。其目的在于探究不同感染状态、性别、处理条件等因素对多种实验指标（如发育时间、存活率、性别比例、翅膀大小、酵母浓度、尿酸酶活性、尿酸含量、蛋白质含量、核黄素浓度、产卵数等）的影响。以下是对教程的详细解释：
- 加载必要的 R 包：加载了一系列用于数据处理、可视化、统计分析等的 R 包，如
readxl（读取 Excel 文件）、ggplot2（数据可视化）、forcats（处理因子变量）、car（回归分析相关）等。 - 定义函数：定义了
median.quartile函数，用于计算数据的中位数、下四分位数和上四分位数，以便在后续绘图中使用。 - 发育分析（develop