[SAS University Edition] 범주형 자료의 요약-일원빈도분석,막대 그래프, 원 그래프
안녕하세요. 이번 시간에는 범주형 변수를 포함하는 데이터를 분석하는 접근법에 대하여 알아보겠습니다. 먼저 범주형 자료의 요약 및 시각화 방안으로 빈도분석, 막대 그래프 그리고 원 그래프에 대하여 알아보고 직접 구현해보는 시간을 가지겠습니다.
데이터
실습에 사용할 데이터는 racestalls 데이터로 144개의 개체와 stall이라는 하나의 변수로 구성되어있습니다. 이 데이터는 미국에서 개최된 144번의 경주에서의 승자가 어느 stall에서 출발하였는지 기록한 데이터로, stall 1에 가까울수록 원형 트랙의 가장 안쪽 레일에 가깝습니다. 우리가 관심있는 것은 출발선의 위치가 경주에서의 우승에 어떻게 영향을 끼치는지 평가하는 것입니다.
데이터 탐색
범주형 변수를 탐색할 때 가장 먼저 생각해볼 수 있는 것은 빈도표을 통해 계급별 빈도수를 알아보는 것입니다. 아래의 절차를 따라 빈도표를 통해 각 stall에서 몇 명의 우승자가 나왔는지 알아보겠습니다.
1.작업 및 유틸리티 ▶ 통계량 ▶ 일원빈도분석 클릭
2. 데이터 ▶ sasue.racestalls를 테이블 선택
3. 역할 ▶ stall을 분석변수로 지정
4. 실행 클릭
그림1
그림2<빈도표>
각 stall에서 우승하는 말의 비율이 상당히 다르다는 것을 알 수 있습니다. stall이 경주에서 우승하는데 결정적인 역할을 할 수도 있다고 짐작해볼 수 있습니다.
막대 그래프
그림3<막대 그래프>
일원빈도분석을 실행하면 그림3과 같이 막대 그래프도 출력됩니다. 막대 그래프를 이용하면 각 stall마다의 빈도수를 한눈에 알아볼 수 있어 유용합니다. 막대의 길이가 길수록 빈도수가 많음을 의미합니다.
원 그래프
범주형 변수의 다른 시각화 방안으로 원 그래프가 있습니다. 아래 절차를 통해 직접 실습해보겠습니다.
- 작업 및 유틸리티 ▶ 그래프 ▶ 원 그래프
- 데이터 ▶ sasue.racestalls를 테이블 선택
- 역할 ▶ stall을 범주로 지정
- 실행 클릭
그림4
그림5<원 그래프>
전체에서 각 계급이 차지하는 비율을 한눈에 알아 볼 수 있습니다.
이번 시간에는 범주형 자료를 요약하는 가장 간단한 3가지 방법에 대하여 알아보았습니다. 자료의 요약을 통해 계급별로 빈도가 다르다는 사실을 알았습니다. 다음 시간에는 검정을 통해 계급별로 유의한 차이를 보이는지 통계적 방법을 통해 확인해보는 시간을 가지겠습니다. 감사합니다.
Reference
도서 - Essential Statistics Using SAS University Edition / Der, Geoff, Everitt, Brian S. / SASInstitute
