일괄 정규 분포 테스트

Question

일괄 정규 분포 테스트를 시도하고 있습니다. 나는 각 Employee_ID에서 시간의 분포를 확인하고자

"Date","Department","Discipline","Employee ID","SumOfBillable Hrs" 
"10/09/2012","D","B",50084.00,8.00 
"10/09/2012","D","C",51870.00,10.00 
"10/09/2012","D","E",50216.00,10.00 
"10/09/2012","D","E",53422.00,9.00 
"10/09/2012","D","E",53765.00,10.00 
"14/01/2013","E","Y",53146.00,9.00 
"14/01/2013","E","Y",53202.00,9.00 
"14/01/2013","E","Y",54470.00,9.00 
"14/01/2013","SITE","0",54525.00,9.00 
"14/02/2013","D","C",51870.00,10.00 
"14/02/2013","D","E",50029.00,8.50 
"14/02/2013","D","E",50216.00,9.00 
"14/02/2013","D","E",53422.00,4.00 

: 같은

내 데이터 보인다.

일괄 처리 방법이 있습니까? 저는 80 세 이상입니다 IDs. 따라서 개별적으로 각각 ID을 가져 와서 설명적인 통계를 작성/작성하는 것은 다소 지루합니다.

감사합니다.

Answer 1

다음과 같이 시작할 수 있습니다. 당신이 뭔가 다른 것을 원하면, 당신이 구체적으로하고 싶은 것에 대한 더 많은 정보를 제공해야 할 것입니다.

data <- read.table(header=T, sep=",", 
text='"Date","Department","Discipline","Employee ID","SumOfBillable Hrs" 
"10/09/2012","D","B",50084.00,8.00 
"10/09/2012","D","C",51870.00,10.00 
"10/09/2012","D","E",50216.00,10.00 
"10/09/2012","D","E",53422.00,9.00 
"10/09/2012","D","E",53765.00,10.00 
"14/01/2013","E","Y",53146.00,9.00 
"14/01/2013","E","Y",53202.00,9.00 
"14/01/2013","E","Y",54470.00,9.00 
"14/01/2013","SITE","0",54525.00,9.00 
"14/02/2013","D","C",51870.00,10.00 
"14/02/2013","D","E",50029.00,8.50 
"14/02/2013","D","E",50216.00,9.00 
"14/02/2013","D","E",53422.00,4.00') 



# Means: 
aggregate(SumOfBillable.Hrs ~ Employee.ID, data=data, FUN=mean) 

# Standard Deviations: 
aggregate(SumOfBillable.Hrs ~ Employee.ID, data=data, FUN=sd) 

# Or a Shapiro normality test: (only works if you have more than 3 observations per Employee.ID 
aggregate(SumOfBillable.Hrs ~ Employee.ID, data=data, FUN=shapiro.test)