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자료 나타내기 - 도표


질적 자료의 정리 • 막대그래프(barplot) – 일반적으로 x축(수평축)에 범주 표시 – 각 범주에 해당하는 관찰자료를 세어 그 높이를 표시 – 각 범주별 높이에 관심 > + + + + > > +

job <- c(rep("공무원", 12), rep("기업체", 25), rep("대학원진학", 5), rep("해외연수", 7), rep("어학 및 자격증준비", 1)) job.table <- table(job) barplot(job.table, main="졸업후 진로")

이윤환 (yoonani72@gmail.com)


질적 자료의 정리 • 원그래프(pie) – 각 범주의 관찰값들의 총합 중 해당 범주의 비율로 면 적 표시 • % * 360 으로 중심각 계산

– 각 범주의 면적 비교

> pt <- prop.table(job.table) > pie(pt)

이윤환 (yoonani72@gmail.com)


질적 자료의 정리 • 산점도 (plot) – 범주는 일정한 방향으로 움직이는 값(Ex. 시간) – 막대그래프와 같이 각 범주의 높이 표시 – 범주값 연결을 통해 추이 등을 볼 수 있음 > + > + + > + >

sales <- c(12.0, 10.5, 16.0, 13.5, 23.0, 20.5, 25.0, 26.5) names(sales) <-c("p_1/4", "p_2/4", "p_3/4", "p_4/4", "c_1/4", "c_2/4", "c_3/4", "c_4/4") plot(sales, type="l", main="분기별 매출실적") points(sales)

이윤환 (yoonani72@gmail.com)


양적 자료의 정리 • 히스토그램 – 양적 자료 특히 연속형 자료를 일정 구간으로 나누어 해당 구간안 에 해당하는 값을 나타낸다. • x축을 막대그래프와 비교하여 보면 x축의 값이 서로 연결되어 있다.

– 구간의 개수는 5~10개 수준이 좋다. • 시각적으로 너무 많은 기둥은 정보 습득에 어려움을 준다. • 각 구간의 길이는 일정하게 유지하는 것이 좋다. • 가장 작은 구간과 가장 큰 구간의 길이는 동일하지 않을수 있다.

– 각 구간별 개수에 대한 히스토그램과 전체 자료 중 해당 구간이 차지하는 비율을 나타내는 히스토그램 • 비율을 나타내는 히스토그램은 각 막대의 면적에 관심이 있다.

이윤환 (yoonani72@gmail.com)


양적 자료의 정리 > > + > + > +

par(mfrow=c(3,1)) hist(weight, main=“기둥의 갯수 5개", breaks=4) hist(weight, main="기둥의 갯수 10개", breaks=9) hist(weight, main="기둥의 갯수 20개", breaks=19)

이윤환 (yoonani72@gmail.com)


양적 자료의 정리 > par(mfrow=c(1,1)) > hist(weight, main="구간 지정", + breaks=c(65, 70, 75, 80, 85, 90))

이윤환 (yoonani72@gmail.com)


양적 자료의 정리 • 줄기-잎그림(stem) – 히스토그램 등을 작성하기에 앞서 사전 정보 파악을 위해 작성 – 손으로 그릴 수 있으며 효율적인 그래프 작성 가능 • 각 관측값의 개수, 구간별 개수 등을 파악하기 쉬움

– 작성 방법 : 문자열 처럼 판단 • 줄기 : 자료의 적절한 구간에 해당 • 잎 : 줄기 이후의 관찰값

– 다음을 입력해 봅니다. • stem(weight, scale=0.5)

이윤환 (yoonani72@gmail.com)


양적 자료의 정리 The decimal point is 1 digit(s) to the right of the | 6 7 7 8 8

| | | | |

667777888889999 000000011111222222223333444 5667789 6

이윤환 (yoonani72@gmail.com)

04 기술통계 자료표현  
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