Ekologiya cheloveka (Human Ecology)Ekologiya cheloveka (Human Ecology)Экология человека1728-08692949-1444Eco-Vector1664210.33396/1728-0869-2018-11-51-64ArticlesСтатьиResearch ArticleANALYSIS OF CONTINUOUS DATA USING RАнализ непрерывных данных с использованием программной среды REgoshinV LЕгошинВ ЛIvanovS VИвановС ВSavvinaN VСаввинаН ВKalmakhanovS BКалмахановС БZhamaliyevaL MЖамалиеваЛ МGrjibovskiA MГржибовскийАндрей Мечиславович

доктор медицины, заведующий ЦНИЛ; профессор; визитинг-профессор

Andrej.Grjibovski@gmail.comSemey State Medical University, Pavlodar CampusПавлодарский филиал Государственного медицинского университета г. СемейI.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 ОспановаNorth-Eastern Federal UniversityКазахский национальный университет им. Аль-ФарабиAl-Farabi Kazakh National UniversityСеверный государственный медицинский университетWest Kazakhstan Marat Ospanov State Medical UniversityСеверо-Восточный федеральный университетNorthern State Medical UniversityЗападно-Казахстанский государственный медицинский университет им. Марата Оспанова151120182511NO11 (2018)№11 (2018)516423102019Copyright ©; 2018, Human EcologyCopyright ©; 2018, Экология человека2018Human EcologyЭкология человекаhttps://hum-ecol.ru/1728-0869/article/view/16642

The article presents basic algorithms of R software using for continuous data analysis. The basic algorithms for comparing quantitative data of one, two and three or more independent and related samples using parametric and non-parametric criteria are presented.

В статье рассматриваются основные алгоритмы работы в программной среде R, используемые для анализа непрерывных данных. Представлены основные алгоритмы для сравнения количественных данных одной, двух, трех и большего количества независимых и связанных групп с использованием параметрических и непараметрических критериев.

Rcontinuous datanumeric datacategorical dataRнепрерывные данныеколичественные данныеанализКабаков Р. И. R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R / пер. с англ. П. А. Волковой. М.: ДМК Пресс, 2014. 588 сМастицкий С. Э., Шитиков В. К. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R. М.: ДМК Пресс, 2015. 496 сМастицкий С. Э. R: Анализ и визуализация данных. 2017. URL: http://r-analytics.blogspot.com (дата обращения 18.09.2018)Усынина А. А., Одланд И. О., Пылаева Ж. А., Пастбина И. М., Гржибовский А. М. Регистр родов Архангельской области как важный информационный ресурс для науки и практического здравоохранения // Экология человека. 2017. № 2. С. 58-64Altman D. G., Bland J. M. Parametric V Non-Parametric Methods for Data Analysis. BMJ. 2009, 338, p. a3167.Anuar, Roee. 2017. Ties Should Not Be Present ’in One-Sample Kolmgorov-Smirnov Test in R. Available from: https://stats.stackexchange.com/questions/232011/ties-should-not-be-present-in-one-sample-kolmgorov-smirnov-test-in-r/232067 (accessed: 18.09.2018).Bland J. M., Altman D. G. Analysis of continuous data from small samples. BMJ. 2009, 338, p. a3166.Bland J. M., Altman D. G. Statistics Notes: Transforming Data. BMJ. 1996, 312, p. 770.Cafiso S., DiGraziano A., Pappalardo G. Using the Delphi method to evaluate opinions of public transport managers on bus safety. Safety Science. 2013, 57 (8), pp. 254-263.Cohen J. 1988. Statistical Power Analys is for the Behavioral Sciences. 2nd ed. Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, New Jersey, 1988.Crawley M. J. The R Book. 2nd ed. Wiley, 2013.Gung. 2015. Effect Size for a One-Sinple T-Test. Available from: https://stats.stackexchange.com/questions/116514/effect-size-for-a-one-sample-t-test (accessed: 18.09.2018).Hoekstra R., Morey R. D., Rouder J. N., Wagenmakers E. J. Robust misinterpretation of confidence intervals. Psychon Bull Rev. 2014, 21 (5), pp. 1157-1 164.Keselman H. J., Othman A. R., Wilcox R. R. Preliminary Testing for Normality: Is This a Good Practice? Journal of Modern Applied Statistical Methods. 2013, 12 (2), pp. 2-19.Lakens D. Calculating and reporting effect sizes to facilitate cumulative science: A practical primer for t-tests and ANOVAs. Frontiers in Psychology. 2013, 4, p. 863.Logan M. Biostatistical Design and Analysis Using R: A Practical Guide. Wiley-Blackwell, 2010.Mans T. 2014. Is Normality Testing ’Essentially Useless’? Available from: https://stats.stackexchange.com/questions/2492/is-normality-testing-essentially-useless/2501#2501 (accessed: 18.09.2018).Moyé L. Statistical Methods for Cardiovascular Researchers. Circulation Research. 2016, 118 (3), pp. 439453.Olejnik S., Algina J. Generalized Eta and Omega Squared Statistics: Measures of Effect Size for Some Common Research Designs. Psychological Methods. 2003, 8 (4), pp. 434-447.Pearson Ronald K. 2011. The Many Uses of Q-Q Plots. Available from: https://exploringdatablog.blogspot.com/2011/03/many-uses-of-q-q-plots.html (accessed: 18.09.2018).Peter Statistics. 2017. Crash Course. Available from: https://peterstatistics.com/CrashCourse/index.html (accessed: 18.09.2018).Rochon J., Gondan M., Kieser M. To test or not to test: Preliminary assessment of normality when comparing two independent samples. BMC Medical Research Methodology. 2012, 12 (1), p. 81.Rosenthal R. Meta-analytic procedures for social research. Newbury Park, CA, SAGE Publications, Incorporated, 1991.Schoder V., Himmelmann A., Wilhelm K. P. Preliminary testing for normality: some statistical aspects of a common concept. Clin Exp Dermatol. 2006, 31 (6), pp. 757-761.STAT500. Penn State. 2018. Applied Statistics. Available from: https://newonlinecourses.science.psu.edu/stat500/ (accessed: 18.09.2018).STAT502. Penn State. 2018. Analysis of Variance and Design of Experiments. Available from: https:// https://onlinecourses.science.psu.edu/stat502/ (accessed: 18.09.2018).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, 1 (21), pp. 19-25.Wickham H. 2014. Tidy Data. Journal of Statistical Software. 2014, 59 (10).