생각보다 어렵지 않아

바로 이 전 포스팅에서 데이터를 시각적으로, 그리고 요약된 정보를 보는 방법을 배웠어요. 데이터 기술 통계량 보기 이어서 이번에는 먼저 요약된 정보들을 정리를 해볼까요? 표로 집어넣어 볼게요. ​ dplyr 라는 패키지를 사용할거예요. 먼저 설치를 해야죠? install.packages("dplyr", denpendencies = T) dependencies는 만약 dplyr을 실행하기 위해 필요한 다른 패키지가 있으면 같이 설치하는 거예요. T는 TRUE예요. TRUE라고 넣어도 돼요. 그리고 semTools라는 패키지도 설치할게요. install.packages("semTools", dependencies = T) 딸린 애들이 많으니 인내심을 갖고 기다리세요. semTools는 SEM을 위한 툴이긴한..

바로 전 포스팅에서 데이터를 불러오고, 간단하게 데이터를 어떻게 보는지 알아봤어요. 오늘은 다양한 방법으로 데이터를 살펴볼거예요. 먼저 시각적으로 살펴볼까요? 저번 포스팅에서 저는 RLSPSS라는 데이터 프레임을 만들었어요. 쉽게 말하면 RLSPSS라는 이름 아래 제 데이터를 넣었어요. 이를 이용해서 간단하게 각 나이별로 분포가 어떻게 되는지 대략적으로 봐볼게요. ​ 다양한 그래프로 데이터 살펴보기 먼저 그냥 수치를 봐도 돼요. table(RLSPSS$Age) 제 데이터에서 나이 변수 이름이 Age예요. 저렇게 RLSPSS 데이터 프레임 안에서 Age의 테이블을 보겠다 라고 치면 이렇게 나오죠. ​ 그럼 이걸 그래프로 보고싶다면? barplot(table(RLSPSS$Age)) 이렇게 하면 이런 그래프가..

오늘은 R을 이용해서 기존에 갖고 있던 데이터를 불러와볼거예요. ​ Working Directory 먼저 파일을 저장할 폴더를 지정해볼까요? 원래 있던 폴더를 연결해서 파일들을 저장하시려면 setwd 기능을 이용하시면 돼요. setwd("C:/Users/.../Desktop/R Practice") 이게 웃긴게 그냥 폴더 주소를 복사해서 붙여넣으면 C:\Users\...\Desktop\R Practice 이렇게 나와요. 그대로 복사 붙여넣기 하면 안돼요. 저 \표시를 /로 바꿔줘야 해요. ​ 파일 불러오기 이제 working 폴더를 지정해줬어요. 이번에는 csv 확장자로 된 데이터를 불러올게요. read.csv라는 명령어를 이용해서, NewData ... 원하는거 불러오면 돼요. Haven 이라는 패키지를..

전 포스팅에 나온 용어를 짧게 요약해보면 Object: 이건 변수라고 생각하면 쉬운데 데이터를 불러오는게 아니라 우리가 R에서 임의로 정의내리는 거예요. Num (numeric): 이건 모든 숫자 Int (integer): 정수 chr (character=string): 텍스트 factor: 텍스트에 수치를 부여한 것 ​ 각각에 해당하는 objects들을 새롭게 다시 만들어볼게요. 여기까지는 저번 포스팅에서 배웠죠? 데이터 프레임(data frame) 만들기 만약 데이터가 많다고 생각해봐요. 보기 어렵겠죠? 그럴 경우 data frame을 만들어줘요. data.frame 기능을 이용해서요. Object 이름은 맘대로 하셔도 돼요. 즉 DF가 아니여도 돼요. 이렇게 만들고 나서 View 기능을 이용해서 보..

R 설치는 하셨죠? 이제 차근차근 R을 배워봅시다. ​ New Project 먼저 하나의 프로젝트 마다 다른 폴더를 만들어주면 길게 보면 상당히 편해요. 이 작업을 먼저 해줄거예요. RStudio에서 File -> New Project를 눌러주세요. 이런 창이 나왔죠? New Directory로 들어가시고, 그 다음은 new project를 선택하세요. 이제 여기서 Browse를 눌러서 프로젝트를 저장할 폴더를 지정해주세요. 이름도 넣어주시고요. 그런 후 create project를 눌러주세요. 그럼 오른쪽 하단 Files라는 탭 아래 해당 프로젝트 정보가 있을거예요. 그리고 제가 source pane에 코드를 적는다고 말씀드렸죠? 이 source pane을 열어주기 위해서는 File -> New Fil..