Ekologiya cheloveka (Human Ecology)Ekologiya cheloveka (Human Ecology)Экология человека1728-08692949-1444Eco-Vector1660310.33396/1728-0869-2019-1-51-64ArticlesСтатьиResearch ArticleANALYSIS OF CATEGORICAL VARIABLES USING RАнализ категориальных данных с использованием программной среды REgoshinV LЕгошинВ ЛIvanovS VИвановС ВSavvinaN VСаввинаН ВKapanovaG ZКапановаГ ЖZhamaliyevaL MЖамалиеваЛ МGrjibovskiA MГржибовскийА М

доктор медицины, заведующий ЦНИЛ СГМУ, г. Архангельск; профессор Северо-Восточного федерального университета, г. Якутск; почетный профессор ГМУ г. Семей (Казахстан); почетный доктор МКТУ, г. Туркестан (Казахстан), визитинг-профессор

Andrej.Grjibovski@gmail.comSemey State Medical University, Pavlodar CampusПавлодарский филиал Государственного медицинского университетаI. P. Pavlov First St. Petersburg State Medical UniversityПервый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И. П. ПавловаNorth-Eastern Federal UniversityСеверо-Восточный федеральный университет им. М. К. АммосоваAl-Farabi Kazakh National UniversityКазахский национальный университет им. аль-ФарабиWest Kazakhstan Marat Ospanov State Medical UniversityЗападно-Казахстанский государственный медицинский университет им. Марата ОспановаNorthern State Medical UniversityСеверный государственный медицинский университет15012019261NO1 (2019)№1 (2019)516423102019Copyright ©; 2019, Human EcologyCopyright ©; 2019, Экология человека2019Human EcologyЭкология человекаhttps://hum-ecol.ru/1728-0869/article/view/16603

The article presents basic algorithms categorical data analysis using R package. Algorithms for the analysis of independent and non-independent nominal and ordinal data are presented.

В статье рассмотрены основные алгоритмы работы в программной среде R, используемые для проведения анализа категориальных данных. Представлены алгоритмы анализа номинальных и порядковых независимых и связанных переменных в таблицах различной размерности.

Rcategorical datanominal dataordinal datastatistical analysisRкатегориальные переменныеноминальные переменныепорядковые переменныестатистический анализГржибовский А. М. Анализ порядковых данных // Экология человека. 2008. № 8. С. 56-62.Кабаков Р. И. R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R / пер. с англ. П. А. Волковой. М.: ДМК Пресс, 2014. 588 с.Мастицкий С. Э., Шитиков В. К. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R. М.: ДМК Пресс, 2015. 496 с.Agresti Alan. Categorical Data Analysis. Hoboken, New Jersey: Wiley, 2002.Alstated. 2012. Cochran Q Test for K Related Samples in R. URL: https://www.r-bloggers.com/cochran-q-test-for-k-related-samples-in-r/ (дата обращения 25.1 1.2018).Cafiso S., DiGraziano A., Pappalardo G. Using the Delphi method to evaluate opinions of public transport managers on bus safety // Safety Science. 2013. Vol. 57 (8). P 254-263.Cohen J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. 2nd ed. Hillsdale, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, 1988.Denham, Bryan E. Categorical statistics for communication research. Wiley, 2017Kateri M. Contingency Table Analysis. Springer, 2014.Kloke J., McKean J. W. Nonparametric Statistical Methods Using R. CRC Press, 2015.Peter_Statistics. 2017. Crash Course. URL: https:// peterstatistics.com/CrashCourse/index.html (дата обращения 25.1 1.2018).Rea L. M., Parker M. A. Designing and conducting survey research: a comprehensive guide. San Francisco: Jossey-Bass Publishers, 1992.Rink H., Morey R. D., Rouder J. N. et al. Robust misinterpretation of confidence intervals // Psychon Bull Rev. 2014. N 5. P 1 157-1 164.Serlin R. C, Carr J., Marascuillo L. A. A measure of association for selected nonparametric procedures // Psychological Bulletin. 1982. N 92. P 786-790.STAT504, PennState. 2018. Analysis of Discrete Data. URL: https://onlinecourses.science.psu.edu/stat504/ node/49/ (дата обращения 25.11.2018).Tomczak M., Tomczak E. The need to report effect size estimates revisited. An overview of some recommended measures of effect size // Trends in Sport Sciences. 2014. Vol. 1 (21). P. 19-25.Xuezheng S., Yang Z. Generalized McNemar’s Test for Homogeneity of Marginal Distributions // SAS Global Forum 2008. Statistics and Data Analysis, 2008. P. 1-10.