تحليل بيانات الانحراف باستخدام dplyr وإضافة فترات الثقة في R

عند التعامل مع مجموعة متنوعة من البيانات والرغبة في حساب المتوسط والانحراف المعياري، يظهر أداة dplyr كأداة قوية لتحليل البيانات في لغة R. في هذا السياق، يبدو أن لديك متغير “procras” الذي ترغب في حساب المتوسط له عبر فترات القياس المختلفة.

أولاً، قمت بحساب المتوسط باستخدام dplyr كما في الشيفرة التالية:

RCopy code
mean_data <- DataRlong %>%
  group_by(week) %>%
  summarise(procras = mean(procras, na.rm = TRUE))

الخطوة التالية هي إضافة عمود لـ mean_data يحتوي على طول فترة الثقة للمتوسط لكل فترة. يمكن القيام بذلك باستخدام الدالة mutate لإضافة العمود الجديد، ويمكننا استخدام الدالة ci من مكتبة DescTools لحساب طول فترة الثقة. يمكن تثبيت مكتبة DescTools باستخدام الأمر التالي:

RCopy code
install.packages("DescTools")

وبعد تثبيت المكتبة، يمكنك استخدامها في الشيفرة كما يلي:

RCopy code
library(DescTools)

mean_data <- mean_data %>%
  mutate(ci_length = 1.96 * StdErr(procras) / sqrt(n()))

حيث 1.96 هو القيمة المؤشرة للثقة بنسبة 95%، و StdErr هو الانحراف المعياري للمتوسط.

الآن يحتوي mean_data على عمود إضافي يحتوي على طول فترة الثقة لكل فترة. يمكنك استخدام هذه البيانات لرسم الرسوم البيانية الخاصة بك باستخدام ggplot2 أو أي أداة أخرى تفضلها.

بالطبع، دعونا نقوم بتوسيع المحتوى لتوفير المزيد من المعلومات حول كيفية استخدام dplyr و DescTools لتحليل البيانات بشكل أفضل.

قد يكون من المفيد أيضًا التفكير في كيفية تخصيص رموز الثقة بناءً على احتياجات التحليل الخاصة بك. في هذه الحالة، يمكنك إضافة عمود إضافي للتعبير عن حدود الثقة العليا والسفلى، مما يتيح لك إمكانية إظهار هذه الحدود في الرسوم البيانية الخاصة بك.

RCopy code
mean_data <- mean_data %>%
  mutate(upper_ci = procras + ci_length,
         lower_ci = procras - ci_length)

ثم، يمكنك استخدام هذه البيانات لرسم رسوم بيانية تشمل الحدود العليا والسفلى لفترة الثقة. على سبيل المثال، يمكنك استخدام ggplot2 كما يلي:

RCopy code
library(ggplot2)

ggplot(mean_data, aes(x = week, y = procras)) +
  geom_line() +
  geom_ribbon(aes(ymin = lower_ci, ymax = upper_ci), alpha = 0.2) +
  labs(title = "Average Procrastination Score Over Time",
       x = "Week",
       y = "Average Procrastination Score") +
  theme_minimal()

هذا الرمز يستخدم geom_ribbon لرسم الحدود العليا والسفلى لفترة الثقة باستخدام شريط. الخاصية alpha تحدد شفافية الشريط لجعله أقل بروزًا على الرسم البياني.

هذا يعزز فهم كيفية تحليل البيانات باستخدام dplyr وكيفية إضافة معلومات حول طول فترة الثقة لتحسين جودة التحليل والتصوير البياني.