앞선 장에서 배운 '표준화'는 연속형 변수들을 표현하는 값이다.
그렇다면 변수의 또다른 하나인 범주형 변수들은 어떻게 표현할까?
부장님이 "먹고싶은거 먹어, 난 짜장" 이라고 말한 상황에서, 신입사원 하운씨에게 주어진 선택지는 짜장과 짬뽕 두가지 뿐이다. (나머지는 쳐다도 보지마라!)
여기서 짜장, 짬뽕처럼 범주형 변수가 가질수 있는 값이 수준이다.
수준은 연속형 변수와는 다르게 그 수가 한정적이다. (연속형 변수인 키는, 소수점이 계속될수 있기때문에 값의 종류가 무한하다)
그렇기 때문에 연속형 변수는 각 수준들의 빈도를 파악하는 것이 중요한데,
이를 쉽게 알아복 위한 방법으로는 그림, 그래프 등이 존재한다.
- 파이차트
장점 - 전체대비 수준의 비중을 파악하기 쉽다.
단점 - 수준의 수가 많아지면 한눈에 알아보기 어렵다
- 막대그래프
*히스토그램과 막대그래프는 다르다. 히스토그램은 연속형 변수에 쓰인다.
장점 : 수준간 값을 비교하기 쉽다. 수준의 수가 많아져도 보기 편하다.'
단점 : 수준간 값의 차이가 작을경우, 막대 그래프의 차이를 파악하기 어렵다.
- 값들이 빈도가 많고, 촘촘할때는 오히려 그래프와 그림같은 시각적 요소가 방해가 될 수 있다. 따라서 담백하게 표로 표현하는게 효과적일 때도 있다.
PART 1 차이를 확인하는 데이터 요약
1% 줌아웃
5% 날줄과 씨줄
데이터의 구성｜데이터와 데이터 공간｜알파벳을 활용한 예제 데이터의 표현｜기술 통계량과 변수 요약
10% 순서대로 한줄서기
정렬과 순서 통계량｜분위수｜사분위수와 다섯 숫자 요약｜상자그림｜히스토그램
15% 더치페이와 N빵
평균｜분산｜표준편차
20% 물수능과 불수능
표준화｜표준화?예제
25% 먹고 싶은 거 먹어, 난 짜장
동전 던지기｜파이 차트와 막대그래프
30% 0.000012%의 꿈, 로또
확률｜확률을 활용한 당첨 번호 예측｜데이터 분석과 확률
PART 2차이를 설명하는 통계 개념
31% 범인은 이 안에 있다
35% 부전자전, 유전 연결고리
산점도｜상관관계｜상관계수
40% 니가 하면 나도 한다
교차표｜행 백분율과 열 백분율｜열지도｜독립
45% 최저가, 알고 보니 옵션가
조건부 확률과 조건부 평균｜심슨의 역설
50% 아낌없이 주는 의사결정나무
모자이크 그림｜의사결정나무 모형
55% 점심 뭐 먹지?
ABCDEF 테스트｜분산과 분산분석
PART 3차이를 예측하는 통계 모형
56% 우연과 운명 사이
60% 지구는 우주의 티끌
표본과 모집단｜통계량과 분포｜자연스러운 확률
65% 웬만해선 이길 수 없다
유의수준｜필요악과 같은 분포｜키의 히스토그램과 정규분포
70% 남자 평균 174.9cm, 여자 평균 162.3cm
표본평균의 표준편차｜표본평균의 표준편차 계산｜ t -값과t -분포 t -분포｜p -값과t -테스트
75% 관계 검증을 위한 테스트
t -검정의 활용｜카이제곱분포를 활용한 독립성검정 F -분포를 활용한 분산분석
80% 아빠 키 유전 확률, 25%
다시 한번 상관계수｜선형회귀모형｜부모 맘 같지 않은 자식
PART 4데이터 분석 도구, R
81% 그것이 R고 싶다
85% R 시작하기
R 설치｜RStudio 설치｜RStudio의 실행
90% 순서대로 살펴보는 BR31
95% R로 분석 다시 보기
하나의 연속형 변수를 요약하기｜하나의 범주형 변수를 요약하기｜두 개의 범주형 변수의 관계 찾기｜두 개의 연속형 변수의 관계 찾기｜차이를 설명하는 간단한 통계 모형 살펴보기
0% 대학만 가면 끝일 줄 알았는데
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