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有网友问了，我如何对连续型资料进行分组，常见的有按照中位数分组、四分位数分组，甚至分为5组。 这个问题其实很简单的了。 用两个函数，一个是quantile函数，另外一个是cut函数 1. quantile()函数的应用 该函数目的是获得分组界值 比如说，求某个百分位比 data <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,5,6,7,43,9,4,12,46,22,0,14,15,3,5,7,9,4,22)quantile(data,0.5) 结果就是
又比如，五分位数 quantile(data,c(0.2,0.4,0.6,0.8))
至于四分位数，那更简单了 quantile(data)
还可以按照固定序列进行， quantile(data,seq(0.1,1,0.1),na.rm=T)
2. cut()函数的应用 在quantile()的结果基础上，接着可以使用cut()函数来进行连续型变成分类数据。 比如，把刚才的data向量变成4分组，那么，在breaks设置四分位数值4.0,7.0,10.5即可 new<-cut(data,breaks=c(-Inf,4.0,7.0,10.5,Inf),labels = FALSE)table(new)
也可以增加labels，如此一来就直接变为分类变量的因子了。 new<-cut(data,breaks=c(-Inf,4.0,7.0,10.5,Inf),labels = c("Q1","Q2","Q3","Q4"))table(new)is.factor(new)
就这么简单！ 3. 风暴统计平台的快速分组的办法 郑老师的统计分析平台，就是利用这个原理开展的数据整理的功能，基本上所有模块都存在着这个功能，形成的数据集还可以下载备用。 https://www./software 请百度风暴统计或者直接复制网址到电脑端打开。
这个功能很强大，很方便，既可以根据自己的需要设置分类界值，也可以按照四分位数分组、或者中位数分组。
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