Rcmdr.kr: An R Commander User in Korea

carData > OBrienKaiserLong

OBrienKaiserLong 데이터셋은 carData 패키지에 포함되어 있다. carData 패키지는 Rcmdr 패키지가 호출될 때 자동으로 함께 호출되기 때문에, OBrienKaiserLong 데이터셋을 R Commander에서 메뉴기능을 통해서 활성데이터셋으로 불러올 수 있다.

https://rcmdr.kr/37

통계> 요약 > 활성 데이터셋 메뉴를 통하여 OBrienKaiserLong  데이터셋의 요약정보를 확인할 수 있다.

summary() 함수를 이용한 것을 알 수 있다.

str() 함수를 활용하여 입력창에 직접 str(OBrienKaiserLong)을 입력하고 실행하여, 출력창에 다음과 같이 OBrienKaiserLong 데이터셋의 구조적 정보도 확인할 수 있다.

R Commander 화면에서 <데이터셋 보기> 버튼을 누르면 다음과 같은 내부 구성을 볼 수 있다:

O'Brien and Kaiser's Repeated-Measures Data in "Long" Format

Description

Contrived repeated-measures data from O'Brien and Kaiser (1985). For details see OBrienKaiser, which is for the "wide" form of the same data.

Usage

OBrienKaiserLong

Format

A data frame with 240 observations on the following 6 variables.

treatment

a between-subjects factor with levels control, A, B.

gender

a between-subjects factor with levels F, M.

score

the numeric response variable.

id

the subject id number.

phase

a within-subjects factor with levels pre, post, fup.

hour

a within-subjects factor with levels 1, 2, 3, 4, 5.

Source

O'Brien, R. G., and Kaiser, M. K. (1985) MANOVA method for analyzing repeated measures designs: An extensive primer. Psychological Bulletin 97, 316–333, Table 7.

See Also

OBrienKaiser.

Examples

head(OBrienKaiserLong, 15) # first subject

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

https://rcmdr.kr/37

OBrienKaiser 데이터셋은 R Commander에서 활성 데이터셋으로 이용할 수 있다. 그러나 '통계 > 요약 > 활성데이터셋' 기능은 사용할 수 없다. 다음과 같은 오류문을 Rgui 창에서 보게된다.

Error in sprintf(gettextRcmdr("There are %d variables in the data set %s.\nDo you want to proceed?"),  : 
  '%d'는 유효하지 않은 포맷입니다; 문자형 객체들에는 포맷 %s를 사용해주세요

입력창에 str(OBrienKaiser) 함수를 입력하고 실행하여 OBrienKaiser 데이터셋의 구조를 살펴보자.

입력창에 summary(OBrienKaiser) 함수를 입력하고 실행하여 요약 정보를 살펴보자.

O'Brien and Kaiser's Repeated-Measures Data

Description

These contrived repeated-measures data are taken from O'Brien and Kaiser (1985). The data are from an imaginary study in which 16 female and male subjects, who are divided into three treatments, are measured at a pretest, postest, and a follow-up session; during each session, they are measured at five occasions at intervals of one hour. The design, therefore, has two between-subject and two within-subject factors.

The contrasts for the treatment factor are set to -2, 1, 1 and 0, -1, 1. The contrasts for the gender factor are set to contr.sum.

Usage

OBrienKaiser

Format

A data frame with 16 observations on the following 17 variables.

treatment

a factor with levels control A B

gender

a factor with levels F M

pre.1

pretest, hour 1

pre.2

pretest, hour 2

pre.3

pretest, hour 3

pre.4

pretest, hour 4

pre.5

pretest, hour 5

post.1

posttest, hour 1

post.2

posttest, hour 2

post.3

posttest, hour 3

post.4

posttest, hour 4

post.5

posttest, hour 5

fup.1

follow-up, hour 1

fup.2

follow-up, hour 2

fup.3

follow-up, hour 3

fup.4

follow-up, hour 4

fup.5

follow-up, hour 5

Source

O'Brien, R. G., and Kaiser, M. K. (1985) MANOVA method for analyzing repeated measures designs: An extensive primer. Psychological Bulletin 97, 316–333, Table 7.

Examples

OBrienKaiser
contrasts(OBrienKaiser$treatment)
contrasts(OBrienKaiser$gender)

그래프 > 색 팔레트...
Graphs > Color palette...

<색 팔레트...> 기능을 선택하면 8개의 주요 색깔이 등장하고 그 색의 16진수(hexadecimal)값과 이름이 표시된다.

다섯째 색인 cyan, 일곱째 색인 yellow를 각각 gold, orange로 바꿔보자.

gold의 16진수 값인 #fad800, orange의 16진수 값인 #ffa500을 기억하자. cyan의 16진수 값인 #00ffff, yellow의 16진수 값인 #ffff00을 기억하자. gold를 cyan으로, orange를 yellow로 다시 바꿔보자. Selection: #fad800을 cyan의 #00ffff로 바꾸고 실행(엔터키)을 한다.

yellow로 바꾸려면, 16진수 값 #ffff00을 입력하고 실행(엔터키)을 한다. 다음과 같이 바뀔 것이다:

?palette  # grDevices 패키지의 palette 도움말 보기

require(graphics)

palette()               # obtain the current palette
palette("R3");palette() # old default palette
palette("ggplot2")      # ggplot2-style palette
palette()

palette(hcl.colors(8, "viridis"))

(palette(gray(seq(0,.9,len = 25)))) # gray scales; print old palette
matplot(outer(1:100, 1:30), type = "l", lty = 1,lwd = 2, col = 1:30,
        main = "Gray Scales Palette",
        sub = "palette(gray(seq(0, .9, len=25)))")
palette("default")      # reset back to the default

## on a device where alpha transparency is supported,
##  use 'alpha = 0.3' transparency with the default palette :
mycols <- adjustcolor(palette(), alpha.f = 0.3)
opal <- palette(mycols)
x <- rnorm(1000); xy <- cbind(x, 3*x + rnorm(1000))
plot (xy, lwd = 2,
       main = "Alpha-Transparency Palette\n alpha = 0.3")
xy[,1] <- -xy[,1]
points(xy, col = 8, pch = 16, cex = 1.5)
palette("default")

## List available built-in palettes
palette.pals()

## Demonstrate the colors 1:8 in different palettes using a custom matplot()
sinplot <- function(main=NULL) {
    x <- outer(
	seq(-pi, pi, length.out = 50),
	seq(0, pi, length.out = 8),
	function(x, y) sin(x - y)
    )
    matplot(x, type = "l", lwd = 4, lty = 1, col = 1:8, ylab = "", main=main)
}
sinplot("default palette")

palette("R3");        sinplot("R3")
palette("Okabe-Ito"); sinplot("Okabe-Ito")
palette("Tableau")  ; sinplot("Tableau")
palette("default") # reset

## color swatches for palette.colors()
palette.swatch <- function(palette = palette.pals(), n = 8, nrow = 8,
                           border = "black", cex = 1, ...)
{
     cols <- sapply(palette, palette.colors, n = n, recycle = TRUE)
     ncol <- ncol(cols)
     nswatch <- min(ncol, nrow)
     op <- par(mar = rep(0.1, 4),
               mfrow = c(1, min(5, ceiling(ncol/nrow))),
     	       cex = cex, ...)
     on.exit(par(op))
     while (length(palette)) {
 	subset <- seq_len(min(nrow, ncol(cols)))
 	plot.new()
 	plot.window(c(0, n), c(0.25, nrow + 0.25))
 	y <- rev(subset)
 	text(0, y + 0.1, palette[subset], adj = c(0, 0))
 	y <- rep(y, each = n)
 	rect(rep(0:(n-1), n), y, rep(1:n, n), y - 0.5,
 	     col = cols[, subset], border = border)
 	palette <- palette[-subset]
 	cols    <- cols [, -subset, drop = FALSE]
     }
}

palette.swatch()

palette.swatch(n = 26) # show full "Alphabet"; recycle most others