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datasets::sleep

data(sleep, package="datasets")
summary(sleep)
str(sleep)

데이터셋의 내부는 다음과 같다:

Student's Sleep Data

Description

Data which show the effect of two soporific drugs (increase in hours of sleep compared to control) on 10 patients.

Usage

sleep

Format

A data frame with 20 observations on 3 variables.

Details

The group variable name may be misleading about the data: They represent measurements on 10 persons, not in groups.

Source

Cushny, A. R. and Peebles, A. R. (1905) The action of optical isomers: II hyoscines. The Journal of Physiology 32, 501–510.

Student (1908) The probable error of the mean. Biometrika, 6, 20.

References

Scheffé, Henry (1959) The Analysis of Variance. New York, NY: Wiley.

Examples

require(stats)
## Student's paired t-test
with(sleep,
     t.test(extra[group == 1],
            extra[group == 2], paired = TRUE))

## The sleep *prolongations*
sleep1 <- with(sleep, extra[group == 2] - extra[group == 1])
summary(sleep1)
stripchart(sleep1, method = "stack", xlab = "hours",
           main = "Sleep prolongation (n = 10)")
boxplot(sleep1, horizontal = TRUE, add = TRUE,
        at = .6, pars = list(boxwex = 0.5, staplewex = 0.25))

통계 > 적합성 모델 > 선형 모델...
Statistics > Fit models > Linear model...

아래와 같은 <선형 모델> 선택 창에서 변수들을 선택할 수 있다. ‘통계 > 적합성 모델 >선형 회귀...‘기능의 <선형 회귀...>창과 달리 선택할 수 있는 변수에 'type [요인]'이 추가되어 있다.

carData 패키지에서 제공되는 Prestige 데이터셋에는 요인형 변수 type이 포함되어 있다. <선형 모델> 기능에는 요인형 변수를 함께 넣어서 계산할 수 있고, 표본을 모집단 크기에 비율적으로 맞추고자 사례 값에 가중치를 넣어서 계산하는 <Weights> 선택 기능이 있다. 그리고 변수를 선택하는 것을 뛰어넘어 변수들 사이의 관계성을 수식화 할 수 있는 <모델 공식> 기능이 포함되어 있다.

아래 <선형 모델> 창은 위의 모델 구성식과는 다른 방식을 제안한다. 직업의 사회적 권위 (prestige)에 대한 education + income + women + type 의 영향력을 계산하는 것이 아니라, education + log(income)의 결과와 type의 관계가 prestige 변수에 미치는 영향력을 계산하는 식이다.

LinearModel.1 <- lm(prestige ~ (education + log(income))*type, data=Prestige)
summary(LinearModel.1)

통계 > 적합성 모델 > 선형 회귀...

Statistics > Fit models > Linear regression...

carData 패키지에서 제공하는 Prestige 데이터셋을 불러와서 활성화시키자. 그러면, 위의 화면처럼 <선형 회귀...> 기능이 활성화될 것이다. 이 기능을 선택하면 아래와 같이 Prestige 데이터셋의 변수 목록이 등장하며, 회귀분석을 위한 구조적 설계를 시작한다.

교육연수(education)와 연소득(income)이 직업의 사회적권위(prestige)에 영향을 미치는가? 어떤 영향을 미치는가? 등의 문제의식을 통계적으로 점검한다고 해보자. 교육연수와 연소득은 설명 변수일 것이며, 직업의 사회적 권위는 이 두개의 설명 변수로부터 영향을 받는 반응 변수가 될 것이다. 한편, <모델 이름 입력하기:>에는 RegModel.1이 자동적으로 추천된다. 여러 개의 모델을 만들어 점검하는 경우, 지속적으로 일련번호가 추가된다. 분석가가 자유롭게 모델 이름을 정할 수 있다.

예(OK) 버튼을 누르면, R Commander 화면 상단에 있는 <모델:>옆에 파란색으로 RegModel.1이 등장한다.

RegModel.1 <- lm(prestige~education+income, data=Prestige)

summary(RegModel.1)

R Commander의 출력 창에는 만든 선형 회귀 모델의 결과가 출력된다.