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R studio 프로그램을 사용해서 빈도분석을 하고, 편집하는 방법입니다~
논준모연구소
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1 빈도표 만들기: table( ) 함수 – 모두의 R 데이터 분석
table() 함수는 기준이 될 데이터에 대해 빈도표(도수 분포표)나 교차 빈도표를 만듭니다. … 모두의 R 데이터 분석(이하 ‘책’)의 저작권은 김도연에게 있습니다.
Source: thebook.io
Date Published: 6/19/2021
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Chapter 7 범주형 변수에 대한 R 기술통계
범주형 변수에 대한 기술통계 분석은 범주 별로 관측빈도의 분포를 구하는 것이 주를 이룬다. course 데이터를 예로 들면 이 과목을 수강하는 남성과 여성의 빈도, …
Source: kilhwan.github.io
Date Published: 4/26/2022
View: 3727
빈도분석 표와 백분율 구하기 – GOOD to GREAT
빈도분석 표와 백분율 구하기 … 질적 자료의 빈도와 백분율을 구하고 싶을 때, 유용한 함수로는 descr 패키지에 있는 … AI/R Basic의 다른 글.
Source: goodtogreate.tistory.com
Date Published: 7/19/2021
View: 3972
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- Date Published: 2018. 8. 31.
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모두의 R 데이터 분석: 1 빈도표 만들기: table( ) 함수
1 빈도표 만들기: table( ) 함수
table() 함수는 기준이 될 데이터에 대해 빈도표(도수 분포표)나 교차 빈도표를 만듭니다.
주문 테이블의 지점을 기준으로 예약 빈도표를 만들어 보겠습니다. 9장에서 할 실습 역시 RStudio의 소스 창을 이용합니다.
# 지점별 예약 건수 빈도표 table( reservation_r$branch ) 강남 강동 강북 강서 관악 광진 구로 금천 노원 도봉 동대문 동작 마포 서대문 서초 성동 성북 송파 양천 영등포 용산 은평 종로 중구 중랑 49 18 12 22 15 8 14 10 10 6 20 21 22 20 22 13 4 17 10 17 19 10 13 18 6 * 기준이 되는 열 * 가장 숫자가 큰 지점
예약 건수 역시 강남 지점이 가장 높다는 것을 알 수 있습니다. 그다음으로 강서, 마포, 서초 지점의 예약 건수가 많습니다.
Chapter 7 범주형 변수에 대한 R 기술통계
7.3.2 이혼에 대한 사회조사 데이터 분석
bizstatp 패키지의 BrokenMarriage 데이터는 덴마크 사회 조사국에서 수행한 성별 및 사회적 계급에 따른 이혼 또는 영구적 남녀 관계가 깨진 빈도를 측정한 데이터이다. 이 데이터는 vcd 라는 패키지에 BrokenMarriage 라는 이름으로 포함되어 있고 여기서는 교육의 목적으로 같은 이름으로 재수록 하였다. bizstatp 패키지를 메모리에 적재하였다면 다음 명령으로 데이터를 확인할 수 있다.
> BrokenMarriage BrokenMarriage
Freq gender rank broken 1 14 male I yes 2 102 male I no 3 39 male II yes 4 151 male II no 5 42 male III yes 6 292 male III no 7 79 male IV yes 8 293 male IV no 9 66 male V yes 10 261 male V no 11 12 female I yes 12 25 female I no 13 23 female II yes 14 79 female II no 15 37 female III yes 16 151 female III no 17 102 female IV yes 18 557 female IV no 19 58 female V yes 20 321 female V no
이 데이터의 특징은 조사된 원 데이터-조사된 사람 한 명에 대한 관측이 행을 이루는 원래 데이터-가 아니라 이미 그룹별로 빈도가 요약된 데이터라는 것이다. 첫 번째 행은 남성이면서 1-계급에 속하는 사람이 이혼 또는 영구적 남녀 관계가 깨졌는지에 대한 물음에 그렇다고 응답(yes)한 빈도수( Freq )를 보여준다.
이렇게 이미 그룹으로 요약된 데이터를 다룰 때는 이미 요약된 빈도수가 후속 분석에서 제대로 반영되도록 주의해야 한다. 예를 들어 성별로 이혼 빈도에 대한 교차표를 구할 때, 원 데이터를 가지고 있을 때와 마찬가지로 행 하나를 관측으로 간주하여 빈도를 세면 정확한 결과를 얻을 수 없다.
> xtabs ( ~ gender + broken, data = BrokenMarriage) genderbroken,BrokenMarriage)
broken gender yes no male 5 5 female 5 5
BrokenMarriage 데이터처럼 이미 빈도로 요약된 데이터를 가지고 xtabs() 함수로 빈도표나 교차표를 만드려면 다음처럼 수식의 좌변에 이미 요약된 빈도를 가진 열을 기술해야 한다.
xtabs(빈도변수 ~ 범주형변수1 + …, data = 데이터)
다음은 성별-이혼 여부 변수에 대한 교차표를 구한 예이다. 수식의 좌변에 빈도수를 가지고 있는 열 Freq 을 지정해 주어야 단순히 행의 개수를 세는 것이 아니라 빈도수 더하여 교차표를 만들어 준다.
> tgb <- xtabs (Freq ~ gender + broken, data = BrokenMarriage) tgb(Freqgenderbroken,BrokenMarriage) > tgb tgb
broken gender yes no male 240 1099 female 232 1133
성별로 이혼률에 차이가 있는지 확인해 보자. 상대 빈도도 거의 차이가 나지 않고, 그 차이도 통계적으로 유의미하지 않음을 볼 수 있다.
> proportions (tgb, 1 ) (tgb,
broken gender yes no male 0.1792382 0.8207618 female 0.1699634 0.8300366
Pearson’s Chi-squared test with Yates’ continuity correction data: tgb X-squared = 0.34175, df = 1, p-value = 0.5588
그러면 사회 계급별로 이혼률에 차이가 있는지 확인해 보자. 사회 계급별로도 유의미한 차이를 보이지 않았다.
> trb <- xtabs (Freq ~ broken + rank, data = BrokenMarriage) trb(Freqbrokenrank,BrokenMarriage) > proportions (trb, margin = 2 ) (trb,
rank broken I II III IV V yes 0.1699346 0.2123288 0.1513410 0.1755577 0.1756374 no 0.8300654 0.7876712 0.8486590 0.8244423 0.8243626
Pearson’s Chi-squared test data: trb X-squared = 4.8795, df = 4, p-value = 0.2999
성별로 사회계급에 따른 이혼률의 차이가 있는지를 살펴보기 위해서 성별로 측면으로 나누어 막대 그래프를 그려보자. 이미 빈도로 요약된 데이터에 대한 막대 그래프는 geom_bar() 가 아니라 geom_col() 함수로 막대 그래프를 그린다. 두 함수에 대한 자세한 차이는 R 프로그래밍의 ggplot2 범주형 변수의 통계 요약 절을 참조 바란다. geom_col() 으로 이미 빈도로 요약된 데이터에서 막대 그래프를 그리는 문법은 다음과 같다. x 뿐 아니라 y 에 빈도를 가진 영를 매핑하여 막대 그래프를 그린다.
ggplot(데이터, aes(x = 범주형변수, y = 빈도변수)) + geom_col() ggplot(데이터, aes(x = 범주형변수1, y = 빈도변수, fill = 범주형변수2)) + geom_col() ggplot(데이터, aes(x = 범주형변수1, y = 빈도변수, fill = 범주형변수2)) + geom_col(position = “dodge” or “fill”)
성별로 사회 계급에 따른 이혼 빈도를 절대 빈도와 상대 빈도로 막대 그래프를 그려보면 다음과 같다.
> ggplot (BrokenMarriage, aes ( x = rank, y = Freq, fill = broken)) + (BrokenMarriage,rank,Freq,broken)) + geom_col () + facet_wrap ( ~ gender) ()gender)
> ggplot (BrokenMarriage, aes ( x = rank, y = Freq, fill = broken)) + (BrokenMarriage,rank,Freq,broken)) + geom_col ( position = “fill” ) + facet_wrap ( ~ gender) gender)
절대 빈도를 보여주는 그래프에서 남성에 비해 여성의 계급이 4등급에 집중되어 있다는 것을 볼 수 있다. 그리고 상대 빈도를 보여주는 그래프에서 남성에 비해 여성이 사회적 등급이 높아질수록 이혼률이 약간은 증가하는 경향을 볼 수 있다. 남성과 여성으로 나누어 보았을 때 사회계급의 차이가 이혼률에 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 성별로 이혼 여부-사회계급의 교차표를 계산해 보자. 그리고 성별로 사회계급에 따라 이혼률이 달라지는지 확인해 보자.
다음 결과에서 남자의 이혼율은 2, 4, 5 등급에서 20% 정도이고, 1, 3 등급에서 12% 정도였는데, 이러한 차이는 통계적으로 유의미한 차이로 분석되었다.
> tbr_male <- xtabs (Freq ~ broken + rank, data = BrokenMarriage, subset = gender == "male" ) tbr_male(Freqbrokenrank,BrokenMarriage,gender > prop.table (tbr_male, margin = 2 ) (tbr_male,
rank broken I II III IV V yes 0.1206897 0.2052632 0.1257485 0.2123656 0.2018349 no 0.8793103 0.7947368 0.8742515 0.7876344 0.7981651
Pearson’s Chi-squared test data: tbr_male X-squared = 13.984, df = 4, p-value = 0.007347
다음 결과에서 여자의 이혼율은 사회 등급이 높아질수록 이혼률이 증가하는 경향을 보였는데, 이러한 차이도 통계적으로 유의미한 차이로 분석되었다.
> tbr_female <- xtabs (Freq ~ broken + rank, data = BrokenMarriage, subset = gender == "female" ) tbr_female(Freqbrokenrank,BrokenMarriage,gender > prop.table (tbr_female, margin = 2 ) (tbr_female,
rank broken I II III IV V yes 0.3243243 0.2254902 0.1968085 0.1547800 0.1530343 no 0.6756757 0.7745098 0.8031915 0.8452200 0.8469657
Pearson’s Chi-squared test data: tbr_female X-squared = 11.286, df = 4, p-value = 0.02353
남녀 합쳐서 분석할 때는 사회계급에 따른 이혼률의 차이가 유의미 하지 않았지만, 성별로 나누어 분석해 보면 남성과 여성 모두에서 사회계급과 이혼 여부가 통계적으로 유의미한 상관성을 확인할 수 있다. 이는 남성일수록 상위 계급(1, 3 등급)의 이혼률이 낮아지는데, 여성일수록 상위 계급(1, 2)의 이혼률이 높아져서, 합쳐진 데이터에서는 이러한 경향이 중화되어 나타나지 않았음을 볼 수 있다. 이 에에서 보듯이 한 변수가 다른 변수에 미치는 영향은 두 변수만 한정하여 살펴보는 것뿐만 아니라, 제 삼의 변수의 조건에 따라 두 변수의 상관성이 영향을 받는지 살펴볼 필요가 있다. 이러한 것을 살펴보기 위해서는 여러 측면으로 나누어 기술통계 분석을 실시해 보아야 하고, 분석하는 문제에 대한 충분한 배경 지식을 갖고 있어야 한다.
빈도분석 표와 백분율 구하기
빈도분석 표와 백분율 구하기
descr package
질적 자료의 빈도와 백분율을 구하고 싶을 때, 유용한 함수로는 descr 패키지에 있는 freq()가 있다.
# 사용법 : freq(질적 자료) # 예제 데이터 : InsectSprays > attach( InsectSprays ) > install.packages( ” descr ” ) > library( descr ) … # 빈도표 작성하기 : 빈도와 백분율을 한번에 구해 준다. > freq( spray ) # 빈도표와 막대그래프 작성하기 > freq( spray , plot = TRUE )
plyr package
install.packages( ‘ plyr ‘ ) Then , call its library , and the count() function will be ready for use . > library( plyr ) > count( mtcars , ‘ gear ‘ ) gear freq 1 3 15 2 4 12 3 5 5 > y = count( mtcars , ‘ gear ‘ ) > y gear freq 1 3 15 2 4 12 3 5 5 > class( y ) [ 1 ] ” data.frame ”
정렬하기
plyr 페키지의 arrange 를 사용
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