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-- Title : [R3.3] 추론통계분석 - 패키지(Hmisc, prettyR)를 통한 기술통계량 구현 및 보고서 작성
-- Reference : hrd-net
-- Key word : R 기술 통계량 패키지 hmisc prettyr describe 명목척도 비율척도 빈도수 결측치 백분율 freq
prettyR Hmisc 추론 통계 분석
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-- R
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 | # ************************************************ # -- 패키지 이용 기술통계량 구하기 # (Hmisc, prettyR) # ************************************************ # -- 실습파일 가져오기 setwd("C:\\RProject\\Rwork\\Part-III") data3 = read.csv("descriptive.csv", header=TRUE) head(data3) # 데이터셋 확인 # -- 전체 데이터 특성 보기 dim(data3) # 차원보기 length(data3) # 열 길이 length(data3$survey) # 컬럼 관찰치 str(data3) # 데이터 구조보기 summary(data3) # ------------------------------ # -- 기술통계 패키지1 # ------------------------------ install.packages("Hmisc") # 패키지 설치 library(Hmisc) # 메모리 로딩 # -- 전체 변수 대상 기술통계량 제공 - 평균,중위수,분산,표준편차,valid.n describe(data3) # Hmisc 패키지에서 제공되는 함수 # -- 개별 변수 기술통계량 describe(data3$gender) # 명목척도 describe(data3$age) # 비율척도 # ------------------------------ # -- 기술통계 패키지2 # ------------------------------ install.packages("prettyR") library(prettyR) # -- 전체 변수 대상 기술통계량 제공 freq(data3) # 각 변수별 : 빈도수, 결측치(NA), 백분율 # -- 개별 변수 대상 freq(data3$gender) # 빈도수, 결측치(NA), 비율 # ************************************************ # -- 기술통계량 보고서 작성법 # ************************************************ # ------------------------------ # -- 1) 거주지역(파생컬럼 추가) # ------------------------------ data3$resident2[data3$resident == 1] ="특별시" data3$resident2[data3$resident >=2 & data3$resident <=4] ="광역시" data3$resident2[data3$resident == 5] ="시구군" data3 x= table(data3$resident2) prop.table(x) # 비율 계산 y = prop.table(x) round(y*100, 2) # 백분율 적용(소수점 2자리) # ------------------------------ # -- 2) 성별 # ------------------------------ data3$gender2[data3$gender== 1] ="남자" data3$gender2[data3$gender== 2] ="여자" x= table(data3$gender2) prop.table(x) # 비율 계산 y = prop.table(x) round(y*100, 2) # 백분율 적용(소수점 2자리) # ------------------------------ # -- 3) 나이 # ------------------------------ summary(data3$age) # 40 ~ 69 data3$age2[data3$age <= 45] ="중년층" data3$age2[data3$age >=46 & data3$age <=59] ="장년층" data3$age2[data3$age >= 60] ="노년층" x= table(data3$age2) x prop.table(x) # 비율 계산 y = prop.table(x) round(y*100, 2) # 백분율 적용(소수점 2자리) # ------------------------------ # -- 4) 학력수준 # ------------------------------ data3$level2[data3$level== 1] ="고졸" data3$level2[data3$level== 2] ="대졸" data3$level2[data3$level== 3] ="대학원졸" x= table(data3$level2) prop.table(x) # 비율 계산 y = prop.table(x) round(y*100, 2) # 백분율 적용(소수점 2자리) # ------------------------------ # -- 5) 합격여부 # ------------------------------ data3$pass2[data3$pass== 1] ="합격" data3$pass2[data3$pass== 2] ="실패" y= table(data3$pass2) y prop.table(x) # 비율 계산 y = prop.table(x) round(y*100, 2) # 백분율 적용(소수점 2자리) head(data3) describe(data3) summary(data3$cost) sum(data3$cost) describe(data3) summary(data3$survey) sum(data3$survey, na.rm=T) # ------------------------------ # -- 기술통계량 정제 데이터 저장 # ------------------------------ setwd("C:\\RProject\\output") write.csv(data3,"cleanDescriptive.csv", quote=F, row.names=F) # 행 이름 제거 | cs |
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