반응형 r4 R 기초: 평가자간 신뢰도 Cohen's kappa, 단순회귀분석 이번 단순회귀랑 데이타 시각화 글에는 저번에 올린 여러유형의 상관분석 돌리기에 사용했던 데이타를 그대로 사용할 예정이에요! 혹시 모르니 다시 올림(친절). 두개는 같은 파일이고 그냥 엑셀파일인지 씨에스븨 파일인지만 차이 있어요. 선호하시는 것 그대로 다운받으면 됩니다. 시작하기 전에 그 전에 배웠던 데이타 클리닝을 기반으로 데이타 정리를 좀 해볼게요. 여러유형의 상관분석 돌리기글을 따라 하신 분은 그 코드 그대로 사용하시면 됨! 다음을 순서대로 실행해주었어요. 아래 사진에서 자세한 코드 보실 수 있고, 더 자세한 설명을 원하시는 분은 데이타 클리닝 관련 글 쭉 보시면 됩니다. 1. 작업디렉토리 설정 2. 데이타 파일 열기 3. 변인 유형 설정 4. 문항 간 상관 확인(이번 데이타는 역코딩 문항이 없어요).. 2020. 12. 7. R 기초: 데이타 클리닝(역코딩) 설문조사에 어떤 개념을 측정할 때, 여러 문항을 사용해 하나의 구성개념을 측정하게 된다. 이 때 우리는 역문항을 종종 볼 수 있다. 역문항이란 측정하고자 하는 구성개념을 반대로 측정한 문항이다. 우리의 데이타 중 peer 변인과 selfesteem 변인 역시 역문항을 포함한다. 먼저 peer변인을 살펴보자. 순서대로 peer1~peer13의 문항이다. peer9~13은 역문항임을 볼 수 있다. 역문항은 구성개념을 반대로 측정하므로, 제대로 그 구성개념을 측정하기 위해서는 역문항 점수를 변환시켜주어야 한다. 이를 역코딩(reverse coding)이라고 한다. 척도가 7점 척도로 구성되어 있다면, 역문항 점수를 1점은 7점으로, 2점은 6점으로, 3점은 5점으로 수정해주어야 할 것이다. 우리는 peer 변.. 2020. 12. 5. R기초: 데이타클리닝(데이타 확인하기, 범위 확인하기) 범위(range) 확인하기 항상 바로 분석에 들어가지 말고, 데이타값을 확인해보자. 먼저, 각 변인의 범위가 예상된 범위 내에 있는지 확인하여야 한다. 예를 들면, 100점 만점인 시험 점수에 대한 변인이 있다고 해보자. 만약 범위가 0~10으로 나타난 경우, 심각하게 어려운 시험이 아닌 이상 뭔가 잘못되었음을 알 수 있다. 혹은 설문조사를 통해 7점 척도로 측정한 변인이 있다고 해보자. 만약 이 번인의 범위가 1~8로 나타났다면 그 8은 있어서는 안되는 값이므로 뭔가 잘못되어있음을 알 수 있다. 일반적으로 다음의 경우에 이러한 오류가 발생한다. 데이타가 R에서 읽히는 동안 오류가 발생한 경우 데이타 입력에 실수가 있는 경우 연구 참여자가 조사항목에 대답할 때 잘못 입력한 경우 범위를 확인하기위해서는 여.. 2020. 12. 4. R 시작하기: csv 및 excel 데이타 불러오기 R 스튜디오 시작하기 R 스튜디를 열면 다음과 같은 화면이 보인다. SPSS를 사용하던 사람들에겐 다소 당황스러운 화면이다. 먼저 작업창을 불러올 예정이다. 제일 왼쪽 상단에 빈종이같은 아이콘을 클릭하고 R Markdown을 불러오자. 프로젝트 이름과 본인 이름을 적고, output format은 뭐든 상관없지만 나는 Word를 선호한다. output format은 추후 작업파일을 저장할 때 저장되는 방식이다. ok를 선택하면 다음과 같은 창이 보일 것이다. 새로 보이는 저 창이 우리의 작업창이다. 여기서 파일을 불러오고 데이타 분석도 할 수 있다. 드래그 한 부분은 지저분하니 지워주자. 지워도 별 상관 없다. 데이타 불러오기 시작하기 전에, R에게 어디서 데이타 파일을 찾을 수 있는지 알려주어야 한다... 2020. 12. 3. 이전 1 다음 반응형
