[R] 데이터 요약

by 호쌤(이광호) on November 1, 2022

변수의 종류를 알아보고, 질적 데이터를 요약하는 막대그래프에 대하여 알아봅니다. 양적 데이터를 그래프를 요약하는 방법 중 히스토그램과 점도표에 대하여 살펴봅니다. 양적 데이터를 수치로 요약하는 방법 중 평균, 분산, 표준편차, 최빈값, 변이계수에 대하여 알아보고 이들의 특징을 살펴봅니다. 마지막으로 R에서 ggplot2 패키지를 설치하여 막대그래프를 그리는 방법을 실습해봅니다. 또한 양적 데이터를 요약하는 방법에 대하여 알아봅니다. 중앙값, 사분위수, 사분위수 범위, 백분위수, 범위, 다섯 수치요약에 대하여 알아보고, 상자그림을 이용하여 그래프로 데이터를 요약하는 방법을 알아봅니다. 분포의 특성에 따라 요약통계량 값이 어떻게 달라지는지 살펴봅니다.

학습목표

• 변수의 종류를 구분할 수 있다.
• 막대그래프, 히스토그램, 점도표가 무엇인지 설명할 수 있다.
• 평균, 분산, 표준편차를 계산할 수 있다.
• 평균, 분산, 표준편차, 최빈값, 변이계수의 특징을 설명할 수 있다.
• 중앙값, 사분위수, 사분위수 범위, 백분위수, 범위, 다섯 수치요약이 무엇인지 설명할 수 있다.
• 상자그림이 무엇인지 설명할 수 있다.

범주형 변수(질적척도)

범주형자료，숫자들 의 크기 차이가 계산 되지 않는 척도

구분	설명	예시
명목척도	- 대상을 특성에 따라 카테고리로 분류하여 기호를 부여한 것 - 측정이 이루어지는 항목들이 상호배타적인 특성만 가진척도 - 측정 대상이 어느 집단에 속하는지 분류할 때 사용 - 단순한 번호로 차례의 의미는 없다.	성별, 이름, 악기, 번호, 지역 등
순서척도	- 대상의 특성들을 구분할 수 있으며 이들 사이의 상대적인 크기를 나타낼 수 있고 서로 간 비교가 가능한 척도 - 명목척도들 중 항목들 간에 서열이나 순위가 존재하는 척도 - 측정 대상의 서열관계를 관측하는 척도 - 매겨진 숫자의 크기를 의미있게 활용할 수 있다.	교육정도 (중졸, 고졸, 대졸 이상), 선호도 순위, 학점

연속형 변수(양적척도)

수치형자료，숫자들의 크기 차이를 계산 할수있는척도

구분	설명
구간(등간)척도	- 상호간의 서열뿐 아니라 인접한 두 변수 값의 차이가 일정한 변수 - 서열척도들 중 항목들 간의 간격이 일정한 척도 - 측정 대상이 갖고 있는 속성의 양을 측정하는 것으로 구간이나 구간 사이의 간격이 의미가 있는 자료 - 절대적 크기는 측정할 수 없기 때문에 사칙연산 중 더하기와 빼기는 가능하지만 비율처럼 곱하거나 나누는 것은 불가능	온도, IQ, 시각, 만족도 (매우불만족, 약간불만족, 보통, 약간만족, 매우만족)
비율척도	- 상호간 서열, 크기 차이, 크기의 비교, 특성들 간의 계산까지 가능한 척도 - 등간척도 중 아무 것도 없는 상태를 0으로 정할 수 있는 척도 - 간격(차이)에 대한 비율이 의미를 가지는 자료 - 절대적 기준인 0이 존재하고 사칙연산이 가능하며 제일 많은 정보를 가지는 척도	몸무게, 키, 나이, 길이, 임금 ( 20세 이하,21~30세,31~40세,41~50세, 0이라는 개념은 아직 태어나지 않음을 뜻함)