In bit2r/BitStat: Statistical Analytics using R and Shiny

library(shiny)
library(htmltools)

div(class = "preface", 
    h4("들어가기"),
    "수치형 변수의 상관관계를 분석합니다.", br(),
    "상관행렬을 구하고 상관행렬을 시각화하며, 상관검정과 두 변수의 상관관계 플롯으로 변수의 관계를 쉽게 파악할 수 있도록 도와줍니다.")

상관관계 기능

상관관계 메뉴에서는 수치형 변수의 상관행렬과 두 수치형 변수의 상관검정을 수행하고 산점도를 시각화합니다.

• 상관행렬(correlation matrix)
• 상관검정(correlation test)

상관행렬

수치형 변수들의 상관행렬(correlation matrix)을 작성하고, 상관행렬도(correlation matrix plot)를 시각화합니다.

상관행렬 기능은 기술통계 > 상관관계 > 상관행렬의 메뉴 체계로 접근합니다.

상관행렬 계산을 위한 입력 위젯

• 대상변수 선택 방법:
  • 레디오 버튼으로 전체와 사용자 선택에서 하나를 선택합니다.
  • 전체
    • 기본 설정값으로 모든 수치형 변수를 분석 대상으로 선정합니다.
  • 사용자 선택
    • 사용자가 분석할 수치형 변수를 선택합니다.
    • 사용자 선택을 체크하면,
    • 수치형 변수 목록(두개이상 선택): 리스트 박스가 나타납니다.
• 수치형 변수 목록(두개이상 선택):
  • 대상변수 선택 방법:에서 사용자 선택을 지정했을 때만 나타납니다.
  • 모든 수치형 변수에서 두개 이상의 변수를 선택할 수 있습니다.
• 상관계수 종류:
  • 계산할 상관계수의 종류를 선택합니다.
  • 피어슨의 적률 상관계수, 켄달의 적률 상관계수, 스피어만의 적률 상관계수에서 선택합니다.
  • 피어슨의 적률 상관계수가 기본 선택됩니다.
• 범주별 계산
  • 수치형 변수의 상관행렬을 범주형 변수들의 레벨별로 그룹핑하여 계산하는 기능입니다.
  • 체크박스 위젯을 체크하면 범주별 계산을 위한 범주형 변수 목록:이 나타납니다.
• 범주형 변수 목록:
  • 수치형 변수들의 상관행렬을 범주형 변수들의 레벨별로 그룹핑할 범주형 변수를 선택합니다. 하나 이상의 범주형 변수를 선택할 수 있습니다.
• 상관계수 소수점 자리수:
  • 계산된 상관계수의 소수점 이하 자리수를 지정합니다.
  • 기본값은 3이며, 사용자가 선택할 수 있습니다.
• 시각화 여부
  • 상관행렬와 함께, 상관행렬도(correlation matrix plot)을 함께 출력할지의 여부를 선택합니다.
  • 체크박스를 체크하면 플롯도 함께 출력됩니다.

기본 상관행렬 출력

상관행렬에서 상관행렬을 출력하는 방법은 데이터셋: 리스트박스에서 diamonds 데이터를 선택을 전제로 소개합니다.

기술통계 > 상관관계 > 상관행렬의 기본 설정으로 실행 버튼을 클릭하면 오른쪽 결과 영역에 상관행렬이 출력됩니다.

이 기본 설정은 다음과 같습니다.

• 대상변수 선택 방법:
  • 전체
• 상관계수 종류:
  • 피어슨의 적률 상관계수
• 통계량 소수점 자리수:
  • 3

사용자 변수선택 상관행렬 출력

전체 수치형 변수가 아닌, 사용자가 출력할 수치형 변수를 선택할 수 있습니다. 이 예제에서는 caret, table 두 변수를 선택합니다.

상관행렬을 위한 설정은 다음과 같이 정의되었습니다.

• 대상변수 선택 방법:
  • 사용자 선택
• 수치형 변수 목록(두개이상 선택):
  • caret, table
• 통계량 소수점 자리수:
  • 3

상기 조건으로 실행하면 다음과 같은 상관행렬이 출력됩니다.

범주별 수치형 변수 상관행렬 출력

범주별 계산 체크 박스를 체크하면, 선택한 범주형 변수의 수준(levels)별로 수치형 변수의 상관행렬을 계산할 수 있습니다.

다음 그림처럼 범주별 계산 체크 박스를 체크하여 나타난 범주형 변수 목록:에서 범주형 변수인 cut을 선택합니다.

상관행렬을 위한 설정은 다음과 같이 정의되었습니다.

• 대상변수 선택 방법:
  • 사용자 선택
• 수치형 변수 목록(두개이상 선택):
  • caret, table
• 범주별 계산
  • 체크
• 범주형 변수 목록:
  • cut
• 통계량 소수점 자리수:
  • 3

상기 조건으로 실행하면 다음과 같은 집계 상관행렬이 출력됩니다.

시각화와 함께 상관행렬 출력

상관행렬은 여러 수치형 변수의 조합으로 구성된 통계량의 행렬구조입니다. 이 구조를 시각화하면 좀 더 쉽게 변수들의 관계를 파악할 수 있습니다.

시각화 여부 체크 박스를 체크하면, 수치형 변수들의 관계를 파악할 수 있는 상관행렬도(correlation matrix plot)을 함께 출력할 수 있습니다.

다음은 시각화 여부 체크 박스를 체크한 경우의 결과입니다. 상관행렬에 출력된 구도와 유사한 플롯이 출력됩니다.

상관검정

두 수치형 변수의 상관검정을 수행하고, 두 변수의 관계를 산점도 기반으로 시각화합니다.

상관검정 기능은 기술통계 > 상관관계 > 상관검정의 메뉴 체계로 접근합니다.

상관검정을 위한 입력 위젯

• 수치형 변수 목록(두개 선택):
  • 모든 수치형 변수 중에서 상관관계를 검정할 두개의 변수를 선택합니다.
• 상관계수 종류:
  • 계산할 상관계수의 종류를 선택합니다.
  • 피어슨의 적률 상관계수, 켄달의 적률 상관계수, 스피어만의 적률 상관계수에서 선택합니다.
  • 피어슨의 적률 상관계수가 기본 선택됩니다.
• 대립가설:
  • 상관검정을 위한 대립가설(alternative hypothesis)을 설정합니다.
  • 상관계수 ≠ 0, 상관계수 < 0, 상관계수 > 0에서 선택합니다.
  • 상관계수 ≠ 0가 기본 선택됩니다.
• 범주별 계산
  • 두 수치형 변수의 상관검정을 범주형 변수들의 레벨별로 그룹핑하여 계산하는 기능입니다.
  • 체크박스 위젯으로 체크하면 범주별 계산을 위한 범주형 변수 목록:이 나타납니다.
• 범주형 변수 목록:
  • 두 수치형 변수의 상관검정 결과를 범주형 변수들의 레벨별로 그룹핑할 범주형 변수를 선택합니다. 하나 이상의 범주형 변수를 선택할 수 있습니다.
• 시각화 여부
  • 상관검정 결과와 함께, 두 수치변수의 관계를 파악할 수 있는 산점도(scatter plot)을 함께 출력할지의 여부를 선택합니다.
  • 체크박스를 체크하면 플롯도 함께 출력됩니다.

기본 상관검정 출력

기술통계 > 상관관계 > 상관검정의 기본 설정으로 실행 버튼을 클릭하면 오른쪽 결과 영역에 상관검정 결과가 출력됩니다.

이 기본 설정은 다음과 같습니다.

• 수치형 변수 목록(두개 선택):
  • caret, depth
• 상관계수 종류:
  • 피어슨의 적률 상관계수
• 대립가설:
  • 상관계수 ≠ 0
• 시각화 여부
  • 미 체크

범주별 상관검정

범주별 계산 체크 박스를 체크하면, 선택한 범주형 변수의 수준(levels)별로 두 수치형 변수의 상관검정을 수행합니다.

다음 그림처럼 범주별 계산 체크 박스를 체크하여 나타난 범주형 변수 목록:에서 범주형 변수인 cut을 선택합니다.

상관검정을 위한 설정은 다음과 같이 정의되었습니다.

• 수치형 변수 목록(두개 선택):
  • caret, depth
• 상관계수 종류:
  • 피어슨의 적률 상관계수
• 대립가설:
  • 상관계수 ≠ 0
• 범주별 계산
  • 체크
• 범주형 변수 목록:
  • cut

상기 조건으로 실행하면 다음과 같은 상관검정 결과가 출력됩니다.

시각화를 포함한 상관검정

시각화 여부 체크 박스를 체크하면, 상관검정 결과와 함께 두 수치변수의 관계를 파악할 수 있는 산점도(scatter plot)를 출력합니다.

다음은 시각화 여부 체크 박스를 체크한 경우의 결과입니다.

bit2r/BitStat documentation built on Nov. 8, 2022, 4:17 p.m.