Rcmdr.kr: An R Commander User in Korea

통계 > 요약 > 상관 검정...
Statistics > Summaries > Correlation test...

상관 검정은 두 변수를 구성하는 사례값들 사이에 어떤 방향의 관계성이 있는지를 통계학적으로 확인하고자 할 때 사용한다. 아래는Prestige 데이터셋에서 교육수준과 수입(연봉) 사이에 어떤 관계성이 있는지를 확인하고자 한다. education과 income 변수를 선택하고, 예(OK) 버튼을 누른다.

상관의 유형 중에서 Pearson product-moment (피어슨 적률상관), 대립 가설에는 양측이 기본으로 설정되어 있다. 이 설정을 바탕으로 상관 검증의 결과를 출력하면 아래와 같다:

cor.test() 함수를 활용한다.

?cor.test  # stats 패키지의 cor.test 도움말 보기

## Hollander & Wolfe (1973), p. 187f.
## Assessment of tuna quality.  We compare the Hunter L measure of
##  lightness to the averages of consumer panel scores (recoded as
##  integer values from 1 to 6 and averaged over 80 such values) in
##  9 lots of canned tuna.

x <- c(44.4, 45.9, 41.9, 53.3, 44.7, 44.1, 50.7, 45.2, 60.1)
y <- c( 2.6,  3.1,  2.5,  5.0,  3.6,  4.0,  5.2,  2.8,  3.8)

##  The alternative hypothesis of interest is that the
##  Hunter L value is positively associated with the panel score.

cor.test(x, y, method = "kendall", alternative = "greater")
## => p=0.05972

cor.test(x, y, method = "kendall", alternative = "greater",
         exact = FALSE) # using large sample approximation
## => p=0.04765

## Compare this to
cor.test(x, y, method = "spearm", alternative = "g")
cor.test(x, y,                    alternative = "g")

## Formula interface.
require(graphics)
pairs(USJudgeRatings)
cor.test(~ CONT + INTG, data = USJudgeRatings)

통계 > 요약 > 상관 행렬...
Statistics > Summaries > Correlation matrix...

상관 행렬은 두개 이상의 변수를 선택해야 한다. Prestige 데이터셋에서 교육수준과 연봉(수입)의 관계에 대한 관심에서 이 두 변수를 선택하고, 예(OK) 버튼을 누른다.

출력 창을 보면, cor() 함수가 사용되었음을 알 수 있다.

?rcorr.adjust  #RcmdrMisc 패키지의 rcorr.adjust 도움말 보기

if (require(car)){
    data(Mroz)
    print(rcorr.adjust(Mroz[,c("k5", "k618", "age", "lwg", "inc")]))
    print(rcorr.adjust(Mroz[,c("k5", "k618", "age", "lwg", "inc")], type="spearman"))
    }

통계 > 요약 > 통계표...
Statistics > Summaries > Table of statistics...

통계표(Table of statistics)는 요인(factor) 변수 유형별로 수치형(numeric, integer) 변수의 통계량을 계산하여 출력한다. Prestige 데이터셋에서 직업 유형의 type 변수를 요인에서 선택하고, 직업 유형별로 권위(prestige)의 통계량 중에서 기본 설정으로 선택된 평균값의 통계표를 선택하고, 예(OK) 버튼을 누른다.

직업 유형(bc, prof, wc)별로 평균값을 계산하여 출력한다. 출력창을 보면 Tapply() 함수를 사용함을 알 수 있다.

?Tapply  # car 패키지의 Tapply 도움말 보기

Tapply(conformity ~ partner.status + fcategory, mean, data=Moore)
Tapply(conformity ~ partner.status + fcategory, mean, data=Moore, 
    trim=0.2)

Moore[1, 2] <- NA
Tapply(conformity ~ partner.status + fcategory, mean, data=Moore)
Tapply(conformity ~ partner.status + fcategory, mean, data=Moore, 
  na.rm=TRUE)
Tapply(conformity ~ partner.status + fcategory, mean, data=Moore, 
  na.action=na.omit)  # equivalent
remove("Moore")

통계 > 요약 > 관측 결측치 셈하기
Statistics > Summaries > Count missing observations

데이터셋을 구성하는 사례에 값이 입력되지 않은 결측치가 있는 경우가 있다. 어떤 변수에 관측값이 없는 결측치가 있는지를 확인할 때 사용하는 기능이다.

Prestige 데이터셋의 type 변수에 결측치가 4개가 있음을 확인한다.

?sapply  # base 패키지의  sapply 도움말 보기

require(stats); require(graphics)

x <- list(a = 1:10, beta = exp(-3:3), logic = c(TRUE,FALSE,FALSE,TRUE))
# compute the list mean for each list element
lapply(x, mean)
# median and quartiles for each list element
lapply(x, quantile, probs = 1:3/4)
sapply(x, quantile)
i39 <- sapply(3:9, seq) # list of vectors
sapply(i39, fivenum)
vapply(i39, fivenum,
       c(Min. = 0, "1st Qu." = 0, Median = 0, "3rd Qu." = 0, Max. = 0))

## sapply(*, "array") -- artificial example
(v <- structure(10*(5:8), names = LETTERS[1:4]))
f2 <- function(x, y) outer(rep(x, length.out = 3), y)
(a2 <- sapply(v, f2, y = 2*(1:5), simplify = "array"))
a.2 <- vapply(v, f2, outer(1:3, 1:5), y = 2*(1:5))
stopifnot(dim(a2) == c(3,5,4), all.equal(a2, a.2),
          identical(dimnames(a2), list(NULL,NULL,LETTERS[1:4])))

hist(replicate(100, mean(rexp(10))))

## use of replicate() with parameters:
foo <- function(x = 1, y = 2) c(x, y)
# does not work: bar <- function(n, ...) replicate(n, foo(...))
bar <- function(n, x) replicate(n, foo(x = x))
bar(5, x = 3)

통계 > 요약 > 빈도 분포...
Statistics > Summaries > Frequency distributions...

type 변수를 선택하고 예(OK)를 누른다. Prestige 데이터셋의 type 변수의 빈도를 보는 명령문이 다음과 같이 입력창에 기록되고 출력창에 빈도 정보가 출력된다:

?table  # base 패키지의 table 도움말 보기

require(stats) # for rpois and xtabs
## Simple frequency distribution
table(rpois(100, 5))
## Check the design:
with(warpbreaks, table(wool, tension))
table(state.division, state.region)

# simple two-way contingency table
with(airquality, table(cut(Temp, quantile(Temp)), Month))

a <- letters[1:3]
table(a, sample(a))                    # dnn is c("a", "")
table(a, sample(a), deparse.level = 0) # dnn is c("", "")
table(a, sample(a), deparse.level = 2) # dnn is c("a", "sample(a)")

## xtabs() <-> as.data.frame.table() :
UCBAdmissions ## already a contingency table
DF <- as.data.frame(UCBAdmissions)
class(tab <- xtabs(Freq ~ ., DF)) # xtabs & table
## tab *is* "the same" as the original table:
all(tab == UCBAdmissions)
all.equal(dimnames(tab), dimnames(UCBAdmissions))

a <- rep(c(NA, 1/0:3), 10)
table(a)                 # does not report NA's
table(a, exclude = NULL) # reports NA's
b <- factor(rep(c("A","B","C"), 10))
table(b)
table(b, exclude = "B")
d <- factor(rep(c("A","B","C"), 10), levels = c("A","B","C","D","E"))
table(d, exclude = "B")
print(table(b, d), zero.print = ".")

## NA counting:
is.na(d) <- 3:4
d. <- addNA(d)
d.[1:7]
table(d.) # ", exclude = NULL" is not needed
## i.e., if you want to count the NA's of 'd', use
table(d, useNA = "ifany")

## "pathological" case:
d.patho <- addNA(c(1,NA,1:2,1:3))[-7]; is.na(d.patho) <- 3:4
d.patho
## just 3 consecutive NA's ? --- well, have *two* kinds of NAs here :
as.integer(d.patho) # 1 4 NA NA 1 2
##
## In R >= 3.4.0, table() allows to differentiate:
table(d.patho)                   # counts the "unusual" NA
table(d.patho, useNA = "ifany")  # counts all three
table(d.patho, exclude = NULL)   #  (ditto)
table(d.patho, exclude = NA)     # counts none

## Two-way tables with NA counts. The 3rd variant is absurd, but shows
## something that cannot be done using exclude or useNA.
with(airquality,
   table(OzHi = Ozone > 80, Month, useNA = "ifany"))
with(airquality,
   table(OzHi = Ozone > 80, Month, useNA = "always"))
with(airquality,
   table(OzHi = Ozone > 80, addNA(Month)))

통계 > 요약 > 수치적 요약...
Statistics > Summaries > Numeric summaries...

<수치적 요약...> 메뉴를 선택하면 하위 창이 나온다:

데이터 창과 통계 창이 있다. 통계 창을 보려면 데이터 옆에 있는 통계 창을 선택하면 된다:

다시 데이터 창으로 와서 prestige 라는 변수의 수치적 요약 정보를 보고자 한다. prestige 변수를 선택하고, 오른쪽 아래의 예(OK) 버튼을 선택한다:

입력 창과 출력 창을 살펴보자. 통계 창의 선택사항들에 변경을 주지 않은 상태에서 Prestige 라는 데이터셋의 prestige 변수의 수치적 정보는 다음과 같다:

?numSummary  # RcmdrMisc 패키지의 numSummary 도움말 보기

if (require("car")){
    data(Prestige)
    Prestige[1, "income"] <- NA
    print(numSummary(Prestige[,c("income", "education")], 
    	statistics=c("mean", "sd", "quantiles", "cv", "skewness", "kurtosis")))
    print(numSummary(Prestige[,c("income", "education")], groups=Prestige$type))
    remove(Prestige)
}

통계 > 요약 > 활성 데이터셋
Statistics > Summaries > Active Data set

Prestige라는 데이터셋을 불러와서 자료처리와 분석용으로 활성화시켰다고 가정하자. Prestige 데이터셋의 요약정보를 보고자 할때, <활성 데이터셋> 기능을 선택한다:

data(Prestige)
summary(Prestige)

?summary  # base 패키지의 summary 도움말 보기

summary(attenu, digits = 4) #-> summary.data.frame(...), default precision
summary(attenu $ station, maxsum = 20) #-> summary.factor(...)

lst <- unclass(attenu$station) > 20 # logical with NAs
## summary.default() for logicals -- different from *.factor:
summary(lst)
summary(as.factor(lst))

데이터 > 새로운 데이터셋...
data > New data set...

메뉴를 선택하면 다음과 같은 화면으로 넘어간다. 만들고자하는 데이터셋의 이름을 정하는 기능이다. Dataset 이라고 기본 설정되어 있다.

새롭게 만들고자하는 데이터셋의 구조가 나타난다. 변수는 V1, V2, V3 등으로 자동적으로 일련변호화된다.

변수 3개(V1, V2, V3), 사례 3개(1, 2, 3) 등으로 열과 행을 추가할 수 있다.

셀(Cell)에 마우스를 놓고, 마우스의 오른쪽 버튼을 누르면 선택사항의 메뉴가 등장한다.

Tcl package 'Tktable' must be installed first 라는 오류 메세지가 뜰 수 있다. 데이터셋을 만들기 위하여 추가적인 패키지가 필요하다는 뜻이다. (내가 지금 작업하는 우분투 18.04 리눅스에서 맞대고 있는 상황이다)

sudo apt install tktable*로 시스템에 추가 패키지를 설치하고, 다시 R 과 R Commander를 실행하면 테이블 형태의 새로운 데이터셋 (데이터프레임)을 만들 새로운 창이 뜬다. 행과 열을 추가하거나 지우고, 사례의 이름과 값을 넣고 지우는 방식으로 데이터셋을 만들 수 있다.

?editDataset  #  Rcmdr 패키지의 editDataset 도움말 보기
if (interactive()) editDataset() #  Dataset 편집창 등장

선택하면 아래와 같은 이미지 파일이 등장한다:

데이터 > 활성 데이터셋의 변수 관리하기 > 요인 대비 정의하기...
Data > Manage variables in active data set > Define contrasts for a factor...

요인형 변수의 특징을 수리적으로 다루기 위해서 행렬(매트릭스) 형식으로 재구성하는 경우가 빈번하다. 변수 내부의 기준 수준을 정하거나, 개별 수준들의 특징(사례 갯수, 거리)을 기준으로 행렬을 만드는데 활용되는 선택사항들을 결정한다. Prestige 데이터셋에는 직업 유형을 뜻하는 type 이라는 요인형 변수가 있다. <요인 대비 설정하기> 기능은 요인형 변수에만 해당된다. 다음의 화면에서 선택할 수 있다.

?contrasts  # stats 패키지의 contrasts 도움말 보기

utils::example(factor)
fff <- ff[, drop = TRUE]  # reduce to 5 levels.
contrasts(fff) # treatment contrasts by default
contrasts(C(fff, sum))
contrasts(fff, contrasts = FALSE) # the 5x5 identity matrix

contrasts(fff) <- contr.sum(5); contrasts(fff)  # set sum contrasts
contrasts(fff, 2) <- contr.sum(5); contrasts(fff)  # set 2 contrasts
# supply 2 contrasts, compute 2 more to make full set of 4.
contrasts(fff) <- contr.sum(5)[, 1:2]; contrasts(fff)

## using sparse contrasts: % useful, once model.matrix() works with these :
ffs <- fff
contrasts(ffs) <- contr.sum(5, sparse = TRUE)[, 1:2]; contrasts(ffs)
stopifnot(all.equal(ffs, fff))
contrasts(ffs) <- contr.sum(5, sparse = TRUE); contrasts(ffs)