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R 배우기3

R 기초: 데이타 시각화. 예쁘고 깔끔한 그래프 그리기 분석한 데이타를 항상 줄줄이 읊으면서 페이퍼에 보고하지 않는다. 어떨땐 표를 사용해서 기술치를 전부 한 표에 집어 넣어 간결하고 보기 좋게 제시하기도 하고, 그래프를 통해서 한눈에 데이타 특징을 볼 수 있게 나타내기도 한다. 많은 사람들이 SPSS를 사용하고 있는데, SPSS의 단점 중 하나는 그래프가 너무 못났다. 내가 SPSS를 사용할 때에는 SPSS에서 나타난 그래프를 사용할 생각도 안했고, 따로 엑셀로 작업했어야 했다. R을 사용하면 엑셀로 이중 작업을 할 필요 없이 예쁘고 깔끔한 그래프를 그릴 수 있다. 여기서 예쁘고는 알록달록한 그래프가 아니라, 정말 깔끔하게 한눈에 잘 보이는 그런 그래프를 의미한다. 예쁜 그래프는... 심플해야함 최대한 색깔을 적게 사용해야함 의미를 분명히 전달하여야 함 최.. 2020. 12. 8.
R 기초: 여러 유형의 상관분석 돌리기 상관에는 여러 종류가 있다. 자세한 설명은 다음 링크에서 찾고, 여기서는 r돌리는 것에 집중할 예정이다. daily1123.tistory.com/entry/기초통계-이변량-통계2-변인-유형에-따른-상관-분석 우리는 저번 글에서 corr.test를 사용해서 상관을 돌려보았다. corr.test의 디폴트는 피어슨 상관이므로, 우리는 피어슨 상관을 배웠던 것이다. 만약에 다른 유형의 상관을 돌리려면 어떻게 해야할 지 알아보자. 새로운 데이타 파일을 준비했다. 다음 변인이 포함되어 있음 성별 (gender: 1=남, 2=여), 사교육유무(privateedu: 1=유, 2=무), 가족 수입(famincome: 1=저수입, 2=중간, 3=고수입), 부모 삶의 만족도(parsatisf: 높을 수록 만족감이 높음), .. 2020. 12. 6.
R 기초: 데이타 클리닝(변인 이름 변경, 변인 척도 변경) R 에서 특정 변인 지칭하기 R 내에서 변인을 지칭하기 위한 코드는 다음과 같다. 데이타에는 내 데이타셋 이름을 쓰고, $ 뒤에는 변인이름을 쓴다. data$variable "데이타 불러오기" 글에서 가져온 데이타셋을 계속 사용할 것이다. 우리가 가진 데이타셋에서 성별을 지칭한다고 해보자. 혼자 해보고 더보기를 통해 확인해보자. 더보기 child_data$gender *그 전 글에서 하위 데이타 관련해서 배운다고 child_new 데이타셋이 있을 텐데 보기 싫으면 rm(child_new) 하면 오른쪽 창에서 해당 데이타 셋이 사라질 것이다. 변인 이름 바꾸기 (변인명 변경) 현재 내가 준비해서 업로드한 데이타는 나름 변인 이름이 예쁘게 정리되어 있지만, 패널 데이타 등에서는 온갖 알파벳으로 이루어져있을 .. 2020. 12. 4.
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