プロバイオティクスと健康に関するジャーナル
オープンアクセス

概要

R を活用した COVID-19 臨床データの因子分析と視覚化

ヴェヌ パリタラ*、ハルシャ トゥンマラ

データの視覚化と分析は、ハイスループットサイエンスにおいて重要な役割を果たしています。これは、データ構造と関心のあるパターンを明らかにすることを可能にするデータ探索の基本的なツールです。視覚化は、幅広い層の人々に情報を伝達する手段としても非常に重要です。データ調査により、より賢明で実行可能なビジネス上の意思決定を促す重要な経験が見つかります。ここでは、Covid 19データの因子分析、統計分析、視覚化について説明します。因子分析は、多数の変数をより少数の因子に減らすために使用される手法です。この手法では、すべての変数から最大平均分散を抽出し、それらを平均スコアに入れます。すべての変数のインデックスとして、このスコアを使用してさらに分析できます。この分析では、各変数の平均、中央値、および品質も示されます。世界中のコロナ症例などの粗悪品を想像および理解するために使用されるRのプロットフレームワークのリストを示します。