[SAS 프로그래밍] Butterfly Plot 실습
Butterfly Plot
1. Introduction
안녕하세요. 이번 시간에는 시각화 기법에 대해 실습해보겠습니다. 지난 시간에 배웠던 Funnel Plot처럼, 특정 데이터에 대해 더 좋은 시각화 기능을 보여주는 여러 함수들이 있습니다. 오늘은 Butterfly Plot에 대해 배워보겠습니다.
2. Data
Butterfly Plot은 두 집단의 분포를 비교할 때 흔하게 사용되는 시각화 기법입니다. 대표적인 대조군인 성별을 비교해 보겠습니다. 데이터는 SAS 내장 데이터인 Sashelp.Heart를 사용하겠습니다.
3. 모델링
3.1 EDA
<code1>
proc univariate data=Sashelp.Heart;
class Sex;
var Cholesterol;
histogram cholesterol / nrows=2 outhist=OutHist
/* 분포 범위 (80 부터 560, 간격 40 ) */
odstitle="Cholesterol by Gender";
ods select histogram;
run;
콜레스테롤에 대한 성별 그룹 별 분포입니다. 기본적인 시각화 기법으로 분포를 확인했습니다.
3.2 Convert
기존의 OutHist 형식은 “Long Form”입니다. Butterfly Plot으로 변형하기 위해 데이터를 “ Wide Form” 형태로 바꿔줍니다.
<code2>
/* Long Form을 Wide Form으로 변형하기 */
data Butterfly;
keep Cholesterol Males Females;
label Males= Females= Cholesterol=; /* 라벨 제거*/
merge OutHist(where=(sex="Female") rename=(_COUNT_=Females _MIDPT_=Cholesterol))
OutHist(where=(sex="Male") rename=(_COUNT_=Males _MIDPT_=Cholesterol));
by Cholesterol;
Males = -Males; /* Count 표현을 위해 -Count를 트릭으로 지정하기*/
run;
-
실행 결과:
Males 데이터가 음수로 표현된 것을 볼 수 있습니다. 이를 통해 한 X축에 두 성별을 동시에 표현할 수 있습니다.
<code3>
/* 이후, 절대값을 표현할 Format을 지정합니다.
Format 지정이 없으면 음수가 그대로 출력됩니다. */
proc format;
picture positive low-<0="000,000"
0<-high="000,000";
run;
<code4>
proc sgplot data=Butterfly;
format Males Females postive.;
hbar Cholesterol / response=Males legendlabel="Males";
hbar Cholesterol / response=Females legendlabel="Females";
xaxis label="Count" grid
min=-520 max=520 values=(-500 to 500 by 100) valueshint;
yaxis label="Cholesterol" discreteorder=data;
run;
데이터 출력을 위한 서식을 지정합니다.
Cholesterol 수치를 그룹별로 확인이 쉬운 Butterfly Plot을 생성하였습니다.
4. Conclusion
비교적 간단한 시각화 기법이지만, 의학과 같은 대조군 실험에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 고급 분석 기법은 아니지만 다양한 스킬들을 숙지하여 가독성이 좋은 리포트를 만드는 것도 분석가의 역량이 아닐까 생각합니다.
