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.

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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..

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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.

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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> 창에 표시되어 있는 기본 설정을 그대로 사용하자.

Linux 사례 (MX 21)

local({
  .Table <- xtabs(~ vote.f , data= Chile )
  cat("\nFrequency counts (test is for first level):\n")
  print(.Table)
  prop.test(rbind(.Table), alternative='two.sided', p=.5, conf.level=.95, correct=FALSE)
})

출력창에 나오는 결과는 아래와 같다:

Linux 사례 (MX 21)


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

heads <- rbinom(1, size = 100, prob = .5)
prop.test(heads, 100)          # continuity correction TRUE by default
prop.test(heads, 100, correct = FALSE)

## Data from Fleiss (1981), p. 139.
## H0: The null hypothesis is that the four populations from which
##     the patients were drawn have the same true proportion of smokers.
## A:  The alternative is that this proportion is different in at
##     least one of the populations.

smokers  <- c( 83, 90, 129, 70 )
patients <- c( 86, 93, 136, 82 )
prop.test(smokers, patients)

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