carData::Chile()

data(Chile, package="carData")

'데이터 > 패키지에 있는 데이터 > 첨부된 패키지에서 데이터셋 읽기...' 메뉴 기능을 선택하면 하위 선택 창으로 이동한다. 아래와 같이 carData 패키지를 선택하고, Chile 데이터셋을 찾아서 선택한다.

Linux 사례 (MX 21)

Chile 데이터셋이 활성화된다. R Commander 상단의 메뉴에서 < 활성 데이터셋 없음> 이 'Chile'로 바뀐다.

summary(Chile)
str(Chile)

'통계 > 요약 > 활성 데이터셋' 메뉴 기능을 통해서 Chile 데이터의 요약 정보를 살펴보자. str() 함수를 이용하여 Chile 데이터셋의 내부 구조를 살펴보자.

Linux 사례 (MX 21)

데이터셋의 내부는 다음과 같다:

Linux 사례 (MX 21)


Chile {carData} R Documentation

Voting Intentions in the 1988 Chilean Plebiscite

Description

The Chile data frame has 2700 rows and 8 columns. The data are from a national survey conducted in April and May of 1988 by FLACSO/Chile. There are some missing data.

Usage

Chile

Format

This data frame contains the following columns:

region

A factor with levels: C, Central; M, Metropolitan Santiago area; N, North; S, South; SA, city of Santiago.

population

Population size of respondent's community.

sex

A factor with levels: F, female; M, male.

age

in years.

education

A factor with levels (note: out of order): P, Primary; PS, Post-secondary; S, Secondary.

income

Monthly income, in Pesos.

statusquo

Scale of support for the status-quo.

vote

a factor with levels: A, will abstain; N, will vote no (against Pinochet); U, undecided; Y, will vote yes (for Pinochet).

Source

Personal communication from FLACSO/Chile.

References

Fox, J. (2016) Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models, Third Edition. Sage.

Fox, J. and Weisberg, S. (2019) An R Companion to Applied Regression, Third Edition, Sage.


[Package carData version 3.0-4 Index]

통계 > 비율 > 이-표본 비율 검정...

Statistics > Proportions > Two-sample proportions test...

Linux 사례 (MX 21)

 

 

요인형 변수를 두개 이상 가지고 있는 데이터셋이 활성화되어 있다면, '통계 > 비율 > 이-표본 비율 검정..' 메뉴 기능을 이용할 수 있다. carData 패키지에 있는 Chile 데이터셋을 활용해서 연습해보자. 먼저, '데이터 > 패키지에 있는 데이터 > 첨부된 패키지에서 데이터셋 읽기...' 메뉴 기능을 통하여 Chile 데이터셋을 활성화시키자. R Commander 상단에 'Chile'라는 데이터셋이 활성화되었는지 확인하자.

 

https://rcmdr.tistory.com/239

 

Chile 데이터셋

carData::Chile() data(Chile, package="carData") '데이터 > 패키지에 있는 데이터 > 첨부된 패키지에서 데이터셋 읽기...' 메뉴 기능을 선택하면 하위 선택 창으로 이동한다. 아래와 같이 carData 패키지를 선택.

rcmdr.kr

요인형 변수 vote를 변형시켜 vote.f 변수를 새롭게 코딩하고 사용하도록 하자.

data(Chile, package="carData")
Chile <- within(Chile, {
  vote.f <- Recode(vote, '"Y" = "yes"; "N" = "no"; else = NA', as.factor=TRUE)
})

Linux 사례 (MX 21)

'선택기능' 메뉴 창에서 추천하는 기본설정을 그대로 사용하자.

Linux 사례 (MX 21)
Linux 사례 (MX 21)


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

https://rcmdr.tistory.com/53

 

1. Recode variables...

데이터 > 활성 데이터셋의 변수 관리하기 > 변수를 다시 코딩하기... Data > Manage variables in active data set > Recode variables... 기존 변수를 이용하여 새로운 변수를 만들 수 있다. R Commander에서 이..

rcmdr.kr

 

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Linux 사례 (MX 21)

데이터셋을 활성화시켰다면, '통계 > 평균 > 일-요인 반복-측정 ANOVA/ANCOVA' 메뉴 기능을 사용할 수 있다. carData 패키지의  OBrienKaiser 데이터셋을 이용하여 연습해보자.

 

먼저, OBrienKaiser 데이터셋을 활성화 시키자. '데이터 > 패키지에 있는 데이터 >

첨부된 패키지에서 데이터셋 읽기...' 메뉴 기능을 선택하고, 다음 화면에서 carData 패키지에 포함된 데이터셋들 중에서 OBrienKasier를 찾아서 선택한다. 그러면, R Commander 상단의 <활성 데이터셋 없음> 버튼이 'OBrienKasier'로 바뀐다.

https://rcmdr.tistory.com/95

 

OBrienKaiser 데이터셋

carData 패키지에 있는 OBrienKaiser 데이터셋이다. carData 패키지는 Rcmdr 패키지가 호출될 때 자동으로 함께 호출되기 때문에 R Commander에서 carData 패키지에 포함된 데이터셋들을 자유롭게 호출할 수 있

rcmdr.kr

'통계 > 평균 > 이-요인 반복-측정 ANOVA/ANCOVA' 메뉴 기능을 선택하자. 아래와 같은 화면이 등장한다.

Linux 사례 (MX 21)

메뉴 창의 세부 항목을 아래와 같이 설정한다.

Linux 사례 (MX 21)
Linux 사례 (MX 21)

Anova(lm(cbind(pre.1, post.1, fup.1, pre.2, post.2, fup.2, pre.3, post.3, fup.3, pre.4, post.4, fup.4, 
  pre.5, post.5, fup.5) ~ gender*treatment, data=OBrienKaiser), idata=data.frame(Phase = 
  factor(rep(c('Pretest', 'Posttest', 'Followup'),5)), Hour = factor(rep(c('1', '2', '3', '4', '5'), 
  each=3))), idesign = ~Phase*Hour, test.statistic="Pillai")
  
repeatedMeasuresPlot(OBrienKaiser, within=c("pre.1", "post.1", "fup.1", "pre.2", "post.2", "fup.2", 
  "pre.3", "post.3", "fup.3", "pre.4", "post.4", "fup.4", "pre.5", "post.5", "fup.5"), 
  within.names=c("Phase", "Hour"), within.levels=list(Phase=c("Pretest", "Posttest", "Followup"), 
  Hour=c("1", "2", "3", "4", "5")), print.tables=FALSE, plot.means=TRUE, between.names=c("gender", 
  "treatment"), response.name="score")

Linux 사례 (MX 21)
Linux 사례 (MX 21)


?RepeatedMeasuresDialogs  # RcmdrMisc 패키지의 RepeatedMeasuresDialogs 도움말 보기

?repeatedMeasuresPlot  # RcmdrMisc 패키지의 repeatedMeasuresPlot 도움말 보기

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