R 연속형 변수 (2) 그룹별(요인별) 요약통계 비교하기 : tapply(var, factor, summary), by(), aggregate(), summaryBy(), describeBy()
R 분석과 프로그래밍/R 통계분석 2015. 10. 12. 18:20이전 포스팅에서 연속형 변수(continuous variable)의 중심화 경향(central tendancy), 퍼짐 정도(dispersion), 분포형태 및 대칭정도 (distribution and symmetry) 등의 R 함수에 대해 알아보았습니다.
R에서는 이들 개별 통계량에 대해 개별 R 함수를 제공함과 동시에, 참 편리하게도 한방에(!) 연속형 변수의 기술통계량을 볼 수 있게 해주는 함수들이 있는데요,
: summary(), stat.desc(), describe()
(2) 연속형 변수 그룹별(요인별) 요약통계 비교하기
: tapply(var, factor, summary), aggregate(), summaryBy(), describe.by()
중에서 이번에는 R을 이용한 (2) 연속형 변수 그룹별(요인별) 요약통계 비교하기를 소개하겠습니다.
[ 연속형 변수 요약통계 한번에 보기 package & function 요약 ]
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category |
package |
function |
statistics |
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(1) descriptive statistics summary |
base |
summary() |
min, 1Q, median, mean, 3Q, max |
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pastecs |
stat.desc() |
nbr.val, nbr.null, nbr.na, min, max, range, sum, median, mean, var, std.dev, coef.var, skewness, kurtosis, normtest.W, normtest.p, SE.mean, CI.mean.p | |
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psych |
describe() |
n, mean, std.dev, median, trimmed, mad, min, max, range, skew, kurtosis, se | |
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(2) descriptive statistics comparison by group (factor) |
base |
tapply(var, factor, summary) |
summary: min, 1Q, median, mean, 3Q, max, (user defined) functions... |
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base |
by() |
(user defined) functions... | |
|
stats |
aggregate() |
(user defined) functions... | |
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doBy |
summaryBy() |
(user defined) functions... | |
|
psych |
describeBy() |
n, mean, sd, median, trimmed, mad, min, max, range, skew, kurtosis, se |
MASS package 내 Cars93 데이터프레임의 차종(Type)별 가격(Price), 고속도로연비(MPG.highway) 연속형 변수에 대해서 요약통계를 계산해보겠습니다.
> library(MASS) > str(Cars93) 'data.frame': 93 obs. of 27 variables: $ Manufacturer : Factor w/ 32 levels "Acura","Audi",..: 1 1 2 2 3 4 4 4 4 5 ... $ Model : Factor w/ 93 levels "100","190E","240",..: 49 56 9 1 6 24 54 74 73 35 ... $ Type : Factor w/ 6 levels "Compact","Large",..: 4 3 1 3 3 3 2 2 3 2 ... $ Min.Price : num 12.9 29.2 25.9 30.8 23.7 14.2 19.9 22.6 26.3 33 ... $ Price : num 15.9 33.9 29.1 37.7 30 15.7 20.8 23.7 26.3 34.7 ... $ Max.Price : num 18.8 38.7 32.3 44.6 36.2 17.3 21.7 24.9 26.3 36.3 ... $ MPG.city : int 25 18 20 19 22 22 19 16 19 16 ... $ MPG.highway : int 31 25 26 26 30 31 28 25 27 25 ... $ AirBags : Factor w/ 3 levels "Driver & Passenger",..: 3 1 2 1 2 2 2 2 2 2 ... $ DriveTrain : Factor w/ 3 levels "4WD","Front",..: 2 2 2 2 3 2 2 3 2 2 ... $ Cylinders : Factor w/ 6 levels "3","4","5","6",..: 2 4 4 4 2 2 4 4 4 5 ... $ EngineSize : num 1.8 3.2 2.8 2.8 3.5 2.2 3.8 5.7 3.8 4.9 ... $ Horsepower : int 140 200 172 172 208 110 170 180 170 200 ... $ RPM : int 6300 5500 5500 5500 5700 5200 4800 4000 4800 4100 ... $ Rev.per.mile : int 2890 2335 2280 2535 2545 2565 1570 1320 1690 1510 ... $ Man.trans.avail : Factor w/ 2 levels "No","Yes": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ... $ Fuel.tank.capacity: num 13.2 18 16.9 21.1 21.1 16.4 18 23 18.8 18 ... $ Passengers : int 5 5 5 6 4 6 6 6 5 6 ... $ Length : int 177 195 180 193 186 189 200 216 198 206 ... $ Wheelbase : int 102 115 102 106 109 105 111 116 108 114 ... $ Width : int 68 71 67 70 69 69 74 78 73 73 ... $ Turn.circle : int 37 38 37 37 39 41 42 45 41 43 ... $ Rear.seat.room : num 26.5 30 28 31 27 28 30.5 30.5 26.5 35 ... $ Luggage.room : int 11 15 14 17 13 16 17 21 14 18 ... $ Weight : int 2705 3560 3375 3405 3640 2880 3470 4105 3495 3620 ... $ Origin : Factor w/ 2 levels "USA","non-USA": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ... $ Make : Factor w/ 93 levels "Acura Integra",..: 1 2 4 3 5 6 7 9 8 10 ...
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각 package별 R 함수 사용예는 아래와 같습니다.
(1) base package : tapply(var, factor, summary)
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> with(Cars93, tapply(MPG.highway, Type, summary)) $Compact Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 26 28 30 30 31 36 $Large Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 25 26 26 27 28 28 $Midsize Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 22 25 26 27 29 31 $Small Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 29 33 33 36 37 50 $Sporty Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 24 25 28 29 31 36 $Van Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 20 21 22 22 23 24 |
tapply함수를 사용해서 특정 변수에 요인(factor)별 summary()함수를 적용하였습니다. 가격(Price)과 고속도로연비(MPG.highway) 를 한꺼번에 못하고 두번에 나누어서 적용해야 하며, 제시된 포맷도 일괄 비교해서 보기에는 조금 불편한 점이 있습니다.
(2) base package : by()
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두번째는 base package의 by()함수를 사용하는 방법인데요, 위의 예에서는 관측값 개수 n, 평균 mean, 표준편차 sd 를 그룹(요인)별로 일괄 계산하는 script가 되겠습니다.
by() 함수는 두 개 이상의 기술통계량을 그룹(요인)별로 계산하고 싶다면 사용자 정의 함수(user defined function)를 미리 만들어놓아야 하며, by() 함수 내에 sapply()를 적용해야 하므로 초보자가 이용하기에는 어려운 방법이 되겠습니다. 너무 복잡해서 외우기도 사실상 어렵습니다. -_-;
사용자 정의함수에서 '...' 은 '결측값 제거 후 계산'과 같은 추가 옵션을 설정할 수 있도록 하는 명령문입니다.
(3) stats package : aggregate()
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> ##-- (3) stats package : aggregate() > library(stats) > fun_summary_2 <- function(x, ...) { + c(n=sum(!is.na(x)), mean=mean(x, ...), sd=sd(x, ...)) + } > > aggregate(Cars93[c("Price", "MPG.highway")], # dataset$variable + by=list(Car_Type=Cars93$Type), # by Group(Factor) + fun_summary_2, na.rm=T) # function Car_Type Price.n Price.mean Price.sd MPG.highway.n MPG.highway.mean MPG.highway.sd 1 Compact 16.0 18.2 6.7 16.0 29.9 2.9 2 Large 11.0 24.3 6.3 11.0 26.7 1.3 3 Midsize 22.0 27.2 12.3 22.0 26.7 2.5 4 Small 21.0 10.2 2.0 21.0 35.5 5.6 5 Sporty 14.0 19.4 8.0 14.0 28.8 3.6 6 Van 9.0 19.1 1.9 9.0 21.9 1.5
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세번째로, stats package의 aggregate() 함수는 그룹(요인) 자리에 list() 로 들어가며, by()함수처럼 두개 이상의 통계량을 보려면 사용자 정의 함수를 미리 만들어서 사용해야 하므로 초보자에게 역시 쉽지 않습니다.
통계량들이 제시되는 포맷이 tapply(summary), by()와는 달리, 위에서 보는 것처럼 row에 그룹(요인)이 위치하고 column에 각 통계량들이 나열되어 있습니다.
(4) doBy package : summaryBy()
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> ##-- (4) doBy package : summaryBy() > install.packages("doBy") Installing package into ‘C:/Users/user/Documents/R/win-library/3.2’ (as ‘lib’ is unspecified) trying URL 'http://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.2/doBy_4.5-13.zip' Content type 'application/zip' length 3431577 bytes (3.3 MB) downloaded 3.3 MB package ‘doBy’ successfully unpacked and MD5 sums checked The downloaded binary packages are in C:\Users\user\AppData\Local\Temp\RtmpqgHvNR\downloaded_packages > library(doBy) 필요한 패키지를 로딩중입니다: survival > > > summaryBy(Price + MPG.highway ~ Type, data=Cars93, FUN=c(mean, sd))
Type Price.mean MPG.highway.mean Price.sd MPG.highway.sd
1 Compact 18 30 6.7 2.9
2 Large 24 27 6.3 1.3
3 Midsize 27 27 12.3 2.5
4 Small 10 35 2.0 5.6
5 Sporty 19 29 8.0 3.6
6 Van 19 22 1.9 1.5
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네번째로 doBy package의 summaryBy() 함수는 기본 표현법이 summaryBy( var1 + var2 ~ factor, data, FUN=c(,,)) 으로서 초보자도 사용하기에 매우 쉽고 직관적으로 되어있습니다. 분석결과가 제시되는 포맷도 row에 그룹(요인)이 오고 column에 기초통계량이 와서 일목요연하게 그룹 간 비교하기가 편하게 되어있어서 제가 제일 선호하는 함수입니다.
(5) psych package : describe.by()
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마지막으로 psych package의 describeBy() 함수의 경우 분석가가 임으로 요약통계량을 지정할 수 없게 되어있으며, describe()함수에서 제시되었던 요약통계량들(n, mean, sd, median, trimmed mean, mad, min, max, range, skewness, kurtosis, se 등)이 자동으로 그룹별로 제시됩니다.
mat=FALSE 옵션을 설정하면 list 형식으로 결과가 제시되며, mat=TRUE 옵션을 지정하면 matrix 형식으로 결과가 나타납니다.
위의 package별 function별 제공하는 요약통계량과 제시 포맷을 참고해서 필요로 하는 방법을 찾아서 사용하기 바랍니다.
많은 도움 되었기를 바랍니다.
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