R 분석예제 (E) : 피트 vs. 미터 단위에 따른 교실의 넓이 추정 (4)
표본의 크기가 작고 데이터가 정규분포가 아닐 때에는 Wilcoxon Mann-Whitney test를 수행하는 것이 바람직합니다.t-Test가 모수적(parametric) 방법이라는 점과 비교할 때, Wilcoxon Mann-Whitney test는 비모수적(non-parametric) 방법입니다. 즉, 비모수적…
R 분석예제 (E) : 피트 vs. 미터 단위에 따른 교실의 넓이 추정 (4)
표본의 크기가 작고 데이터가 정규분포가 아닐 때에는 Wilcoxon Mann-Whitney test를 수행하는 것이 바람직합니다.t-Test가 모수적(parametric) 방법이라는 점과 비교할 때, Wilcoxon Mann-Whitney test는 비모수적(non-parametric) 방법입니다. 즉, 비모수적…
R 분석예제 (E) : 피트 vs. 미터 단위에 따른 교실의 넓이 추정 (3)
Box plot을 통해서 두 그룹의 분산이 서로 동일하지 않음을 알 수 있었습니다. 분산이 동일하다고 지정하지 않는 이상, R에서 t-Test는 분산이 같지 않다고 가정합니다.아래의 R-command를 실행하여…
R 분석예제 (E) : 피트 vs. 미터 단위에 따른 교실의 넓이 추정 (2)
아래의 첫 번째 그래프는 피트 단위로 방의 넓이를 측정한 그룹의 중위값(median)이 미터 단위로 측정한 방의 넓이를 측정한 그룹의 중위값 보다 작은 것을 알 수 있습니다.…
R 분석예제 (E) : 피트 vs. 미터 단위에 따른 교실의 넓이 추정 (1)
호주는 1970년대 초반에 기존에 사용하고 있었던 피트(feet) 대신에 미터(meter) 단위를 공식적으로 도입하였습니다.44명의 학생들에게, 자신들이 앉아 있는 교실의 넓이를 미터 단위로 추정해 보도록 하는 실험을 수행하였습니다.…
R 분석예제 (D) : US General Social Survey 1974–2002 (4)
이전에서 살펴보았던 Box plot에 적절한 레이블링(labeling)을 하도록 하겠습니다.아래의 R-command를 실행하면 그래프의 y-축과 x-축에 레이블이 추가됩니다.boxplot(usData$education ~ usData$year, xlab = "Year", ylab = "Education (years)")또한 12년의…
R 분석예제 (D) : US General Social Survey 1974–2002 (3)
해당 조사기간별 여성의 학력 분포를 확인하기 위하여 다음의 R-command를 실행합니다. boxplot(usData$education ~ usData$year) 아래의 그림은 1974년부터 2002년까지 4년 주기로 조사된 여성 학력의 분포에 대한 Box plot을 나타내고…
R 분석예제 (D) : US General Social Survey 1974–2002 (2)
조사기간인 1974년부터 2002년까지 여성의 학력 분포를 알아보기 위하여 다음의 R-command를 실행합니다.boxplot(usData$education) 아래의 그림은 여성 학력 분포를 나타내는 Box plot을 보여주고 있습니다.Box plot으로부터 몇 가지 중요한 특징을…
R 분석예제 (D) : US General Social Survey 1974–2002 (1)
'US General Social Survey 1974–2002'는 1974년 부터 2002년까지 4년마다 9,120명의 미국 여성을 대상으로 설문조사를 수행한 결과의 데이터입니다.이 데이터에 대하여 R을 활용하여 분석을 수행하여 보도록 하겠습니다.'AER…
R 분석예제 (C) : 고졸 인구비율-소득 관계 (2)
아래의 R-command 를 실행합니다. plot(Graduates~Income, data=USstates) text(Graduates~Income, rownames(USstates), pos=1, offset=0.5,cex=1.0,data=USstates) 아래의 그림은 미국 10개 주에 대해서 고졸 인구비율과 소득 간의 관계를 나타내고 있습니다. 캘리포니아(California)와 오레곤(Oregon) 주는…
R 분석예제 (C) : 고졸 인구비율-소득 관계 (1)
R을 활용하여 '고졸 인구비율'과 '소득' 간의 관계에 대해서 살펴보도록 하겠습니다.(1) R-Studio에서 “HSAUR2” package를 install 합니다.(2) data("USstates", package = "HSAUR2"를 실행하여 USstates 데이터를 불러옵니다.(3) View(USstates)를 실행하여…
R 분석예제 (B) : 연령대-자살률 관계 (2)
아래의 Box plot은 연령대와 인구 10만 명 당 자살 건수와의 관계를 나타내고 있습니다. 연령대가 높아질 수록 10만 명 당 자살사건의 수의 중위값(median)이 상승하는 추세를 보여주고 있습니다.65-74세…
R 분석예제 (B) : 연령대-자살률 관계 (1)
R을 활용하여 연령대와 자살율 관계를 분석하도록 하겠습니다.1. R studio에서 “HSAUR2” package를 install 합니다.2. data("suicides2", package = "HSAUR2")을 실행하여 suicides2 data를 불러옵니다.3. View(suicides2)를 실행하여 suicides2 data를…