Rcmdr.kr: An R Commander User in Korea

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))

carData > Bfox

data(Bfox, package="carData")

Bfox 데이터셋이 활성화되었다면, 도움말 기능을 통하여 데이터셋의 정보를 확인할 수 있다.

Canadian Women's Labour-Force Participation

Description

The Bfox data frame has 30 rows and 7 columns. Time-series data on Canadian women's labor-force participation, 1946–1975.

Usage

Bfox

Format

This data frame contains the following columns:

partic

Percent of adult women in the workforce.

tfr

Total fertility rate: expected births to a cohort of 1000 women at current age-specific fertility rates.

menwage

Men's average weekly wages, in constant 1935 dollars and adjusted for current tax rates.

womwage

Women's average weekly wages.

debt

Per-capita consumer debt, in constant dollars.

parttime

Percent of the active workforce working 34 hours per week or less.

Warning

The value of tfr for 1973 is misrecorded as 2931; it should be 1931.

Source

Fox, B. (1980) Women's Domestic Labour and their Involvement in Wage Work. Unpublished doctoral dissertation, p. 449.

References

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

datasets::airquality()

R이 시작될 때, datasets 패키지가 자동으로 호출된다. 따라서 R Commander를 실행할 때, datasets 패키지는 첨부 패키지화되어 메뉴창을 통해서 내부 데이터셋을 찾고 불러올 수 있다.

메뉴창에서 순서대로 데이터 > 패키지에 있는 데이터 > 첨부된 패키지에서 데이터셋 읽기... 를 선택하면 다음과 같은 창이 등장한다.

출력창을 보면, airquality라는 데이터셋에는 6개의 변수가 있고, 각 변수는 수치형 정보를 담고 있다.

Month 변수는 최소 5에서 최대 9로 값이 있는데, 정확히는 5월부터 9월까지일 것이다. 한달 한달을 뜻하는 월(month)은 5월이 9월보다 크다고 할 수 없고, 5월, 6월, 7월, 8월, 9월 등으로 개체화되어 분리된다. 다시 말하면, 요인형 변수가 되어야 한다는 뜻이다.

그럼 왜, airqualty 데이터셋의 Month 변수는 수치형으로 되어 있을까. 원자료를 R의 데이터셋으로 불러오는 과정에서 해당 변수의 요인화과정이 생략되었을 것이다.

New York Air Quality Measurements

Description

Daily air quality measurements in New York, May to September 1973.

Usage

airquality

Format

A data frame with 153 observations on 6 variables.

Details

Daily readings of the following air quality values for May 1, 1973 (a Tuesday) to September 30, 1973.

• Ozone: Mean ozone in parts per billion from 1300 to 1500 hours at Roosevelt Island
• Solar.R: Solar radiation in Langleys in the frequency band 4000–7700 Angstroms from 0800 to 1200 hours at Central Park
• Wind: Average wind speed in miles per hour at 0700 and 1000 hours at LaGuardia Airport
• Temp: Maximum daily temperature in degrees Fahrenheit at La Guardia Airport.

Source

The data were obtained from the New York State Department of Conservation (ozone data) and the National Weather Service (meteorological data).

References

Chambers, J. M., Cleveland, W. S., Kleiner, B. and Tukey, P. A. (1983) Graphical Methods for Data Analysis. Belmont, CA: Wadsworth.

Examples

require(graphics)
pairs(airquality, panel = panel.smooth, main = "airquality data")

carData 패키지에 있는 Prestige 데이터셋을 .csv로 저장하여 내보낼 수 있다.

https://rcmdr.tistory.com/52

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)