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데이터 > 활성 데이터셋 > 넓은 형식에서 긴 형식으로 데이터셋 모양바꾸기...
Data > Active data set > Reshape data set from wide to long format...

먼저, 첨부된 carData 패키지에서 OBrienKaiser 패키지를 활성화하자.
https://rcmdr.kr/95

Data > Read data set from an attached package... 메뉴를 통해서 carData 패키지선택 후 OBrienKaiser 데이터셋을 찾아 선택할 수 있다.
https://rcmdr.kr/37

OBrienKaiser 데이터셋은 다음처럼 16개의 행과 17개의 열로 구성되어 있다:

17개의 변수에서 pre.(1, 2, 3, 4, 5), post.(1, 2, 3, 4, 5), fup.(1, 2, 3, 4, 5) 등이 15개의 변수를 구성하고 있다.

아래 메뉴창에서 <within-subjects 행(row) 요인 이름: >에 pre, post, fup을 포괄하는 phase를, <within-subjects 열(column) 요인 이름: >에 1, 2, 3, 4, 5를 포괄하는 hour를 넣자.

<최대 5수준까지 각 within-subjects 요인의 수준 이름을 지정하기> 아래의 행(row) 이름에 pre, post, fup을 넣고, 열(column) 이름에 1, 2, 3, 4, 5을 넣는다. 사례가 담길 곳에는 pre.1, pre.2, pre.3, pre.4, pre.5, post.1, post.2, post.3, post.4, post.5, fup.1, fup.2, fup.3, fup.4, fup.5 을 차례로 찾아 넣는다. 만약 잘못 입력되어 중복이름이 포함되면, 오류: 이중의 행(row) 수준 이름이 있습니다: 라는 오류문을 알림글에서 보게 될 것이다.

선택기능 메뉴창을 열고, OBrienKaiserLong1이라고 데이터셋 이름을 넣자. 그리고, <반응변수: >에 score라고 입력하자. carData 패키지에 있는 OBrienKaiserLong과 동일한 구조를 만들고 데이터셋 내부를 비교하기 위함이다.

OBrienKaiserLong1의 데이터셋 내부는 다음과 같은 구성이다:

https://rcmdr.tistory.com/96

?ReshapeDatasetDialogs  # Rcmdr 패키지의 ReshapeDatasetDialogs 도움말 보기

데이터 > 활성 데이터셋 > 긴 형식에서 넓은 형식으로 데이터셋 모양바꾸기...
Data > Active data set > Reshape data set from long to wide format...

간혹, ID를 갖는 주체(subject, 주로 사람 또는 집단의 개체)가 반복적으로 사례 값을 갖는 데이터가 있다. 또는 시간의 경과/어떤 사건 전후에 따른 변화값을 갖는 개체들을 다루는 분야에서는 흔한 데이터 형식일 수 있다.

carData 패키지에 포함된 OBrienKaiser, OBrienKaiserLong 데이터를 살펴보자.
https://rcmdr.kr/95

https://rcmdr.kr/96

먼저 OBrienKaiserLong 데이터를 살펴보자. id 변수를 보면 개체 번호(subject)가 반복됨을 알 수 있다. phase 변수는 pre, post, fup가 hour 변수는 1, 2, 3, 4, 5가 반복된다.

전체 240개의 사례는 16개의 개체, 각 개체별 3개의 단계 (pre, post, fup), 각 단계별 5개의 시간대(1, 2, 3, 4, 5)의 score를 1 ~ 11까지 갖는다. 개체 1 ~ 5는 control 집단으로, 개체 6 ~ 9는 A 처방 집단, 개체 10 ~ 16는 B 처방 집단이며, 개체는 여성과 남성 각각 8명씩이다.

새롭게 만드는 변형된 데이터셋의 이름은 활성데이터셋이름Wide로 기본 설정되어있다. OBrienKaiserLong 데이터셋에서 개체를 나타내는 id 변수를 <Subject ID 변수(하나선택)>으로, 변화되는 값을 갖는 요인형 정보 hour, phase를 <Within-subjects 요인 (하나 또는 그 이상 선택)>으로, 변화되는 값인 score를 <상황에 의해 다양화되는 변수 (하나 또는 그 이상 선택)>에서 선택한다.

R Commander 맨 아래에 있는 알림글을 살펴보면,
주석: 데이터셋 OBrienKaiserLong(은)는 240 행과 6 열을 가지고 있습니다.
주석: 데이터셋 OBrienKaiserLongWide(은)는 16 행과 17 열을 가지고 있습니다.
라는 정보를 확인할 수 있다. treatment, gender 변수는 그대로 사용되지만, score별로 hour.phase의 요인 값이 표기되는 형식으로 변수가 15개 생성된다. score.hour(1~5).phase(pre, post, fup) 순서가 되겠다.

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