통계 > 비모수 검정 > Kruskal-Wallis 검정...
Statistics > Nonparametric tests > Kruskal-Wallis test...

Linux 사례 (MX 21)

carData 패키지에 있는 Friendly 데이터셋을 활용한다. https://rcmdr.tistory.com/153

Friendly 데이터셋

carData > Friendly data(Friendly, package="carData") help("Friendly")

rcmdr.kr

Linux 사례 (MX 21)
data(Friendly, package="carData")
Tapply(correct ~ condition, median, na.action=na.omit, data=Friendly) # medians by group
kruskal.test(correct ~ condition, data=Friendly)
Linux 사례 (MX 21)

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통계 > 요약 > 통계표...
Statistics > Summaries > Table of statistics...

Linux 사례 (Ubuntu 18.04)

통계표(Table of statistics)는 요인(factor) 변수 유형별로 수치형(numeric, integer) 변수의 통계량을 계산하여 출력한다. Prestige 데이터셋에서 직업 유형의 type 변수를 요인에서 선택하고, 직업 유형별로 권위(prestige)의 통계량 중에서 기본 설정으로 선택된 평균값의 통계표를 선택하고, 예(OK) 버튼을 누른다.

Linux 사례 (Ubuntu 18.04)
Linux 사례 (Ubuntu 18.04)

직업 유형(bc, prof, wc)별로 평균값을 계산하여 출력한다. 출력창을 보면 Tapply() 함수를 사용함을 알 수 있다.


?Tapply  # car 패키지의 Tapply 도움말 보기

Tapply(conformity ~ partner.status + fcategory, mean, data=Moore)
Tapply(conformity ~ partner.status + fcategory, mean, data=Moore, 
    trim=0.2)

Moore[1, 2] <- NA
Tapply(conformity ~ partner.status + fcategory, mean, data=Moore)
Tapply(conformity ~ partner.status + fcategory, mean, data=Moore, 
  na.rm=TRUE)
Tapply(conformity ~ partner.status + fcategory, mean, data=Moore, 
  na.action=na.omit)  # equivalent
remove("Moore")

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