Для начала работы с данными в языке R нужно установить и загрузить соответствующие пакеты. Существует множество пакетов для работы с данными, основными из которых являются: 1. `tidyverse` – пакет для работы с данными в языке R, включающий в себя множество функций для импорта, обработки и визуализации данных. 2. `readr` – позволяет считывать данные из различных форматов, включая csv и xls. 3. `dplyr` – предоставляет функции для манипуляции данными, такие как фильтрация, сортировка, группировка и агрегация. 4. `ggplot2` – пакет для создания графиков и визуализации данных. Для установки и загрузки пакетов можно использовать следующий код:

R

install.packages("tidyverse")

install.packages("readr")

install.packages("dplyr")

install.packages("ggplot2")



library(tidyverse)

library(readr)

library(dplyr)

library(ggplot2)

После установки и загрузки пакетов можно приступить к загрузке данных. Учитывая, что вам доступны данные в форматах xls, csv и sav, вам придется выбрать соответствующую функцию для чтения данных. Например, для чтения данных из csv-файла можно использовать функцию `read_csv` из пакета `readr`:

R

data <- read_csv("path/to/file.csv")

Для чтения данных из xls-файла можно использовать функции `read_excel` из пакета `readxl`:

R

install.packages("readxl")

library(readxl)



data <- read_excel("path/to/file.xls")

А для чтения данных из sav-файла – функцию `read_sav` из пакета `haven`:

R

install.packages("haven")

library(haven)



data <- read_sav("path/to/file.sav")

После загрузки данных вы можете провести оценку их качества. Для этого можно использовать функцию `summary`:

R

summary(data)

Функция `summary` выведет сводку данных, включающую информацию о средних значениях, медиане, минимальных и максимальных значениях, а также о количестве пропущенных значений в каждой переменной. Для более подробного анализа данных можно использовать функции из пакета `dplyr`. Например, для фильтрации данных по определенным условиям можно использовать функцию `filter`:

R

filtered_data <- data %>% filter(variable == value)

Для сортировки данных по определенной переменной можно использовать функцию `arrange`:

R

arranged_data <- data %>% arrange(variable)

Для группировки данных по определенным переменным и проведения агрегации можно использовать функцию `group_by` и функции агрегации, такие как `summarize`:

R

grouped_data <- data %>% group_by(variable) %>% summarize(mean_value = mean(value))

После предварительной обработки данных можно провести описательный анализ и визуализацию. Для этого можно использовать функции из пакета `ggplot2`. Например, для создания гистограммы можно использовать функцию `geom_histogram`:

R

ggplot(data, aes(x = variable)) + geom_histogram()

Для создания диаграммы рассеяния можно использовать функцию `geom_point`:

R

ggplot(data, aes(x = variable1, y = variable2)) + geom_point()

И так далее. Важно отметить, что для каждой конкретной задачи могут потребоваться дополнительные функции и настройки визуализации. После проведения предварительного описательного анализа данных вы можете принять решение о дальнейшем статистическом моделировании. В языке R для этого существуют различные пакеты, например, `stats`, `lmtest`, `plm` и другие, которые предоставляют функции для статистического анализа данных, включая построение линейной регрессии, тестирование гипотез и т.д. Необходимо также учесть, что пакеты и функции, упомянутые в данном ответе, представляют лишь небольшую часть функционала языка R. Возможности R по обработке данных и статистическому анализу весьма широки. Для более детального изучения данных возможностей рекомендуется изучение специализированной литературы или онлайн-курсов по R.