# [통계학 개론] 데이터의 그래프에 의한 요약

# 데이터의 종류와 자료정리 목적

## 자료의 구분

- 원자료(raw data): 표본에서 조사된 처음 자료
- `양적`자료(quantitative data): `수의 크기`로 조사된 자료(몸무게, 키, 나이)
- `질적`자료(qualitative data): `특성`에 의해 구분된 자료(성별, 종교). 수학적 연산을 할 수 없음

## 통계자료의 측정 척도

- 명목 척도(nominal scale): 남자 1, 여자 2
- 서열 척도(ordinal scale): 상,중,하
- 구간 척도(interval scale): 물가지수 (상대비교)
- 비율 척도(ratio scale): 몸무게, 세금액 (절대비교)

# 도수분포표의 작성과 해석

## 도수분포표 frequency table

자료의 각 값의 `출현도수`를 세거나 몇개의 구간으로 나누어 각 구간에 속하는 `자료의 갯수`를 세어 정리한 표

1. 자료의 `개수`를 세어 `n`으로 나타낸다.
2. `최대값`과 `최소값`을 찾아 범위를 구한다.
3. 급의 `수`를 정한다.
4. 급의 `폭`을 구한다.
5. 급의 `경계값`과 `중심값`을 구한다. 
6. `도수분포용지`를 준비하고 `도수`를 표시

# 히스토그램의 작성과 해석

- 자료의 중심위치 → 대표값
- 자료의 산포
- 봉우리의 갯수 → 봉우리가 2개 이상이면 분리 필요
- 이상치 점검 (outlier)

## 히스토그램의 유형

표준형태에 가까워 지도록 변형한다.

- 다중 히스토그램
- 양방향 히스토그램

# 질적데이터의 그래프

- 원그래프 (Pie Chart)

# 양적데이터의 그래프

## 줄기-잎그림 (stem-and-leaf plot)

1. 각 원자료를 줄기와 잎부분으로 나눈다. 일반적으로 잎은 한 자리수 마지막 자리이고, 줄기부분은 하나 이상의 자리수를 차지한다. 
2. 줄기를 아래로 나열하여 쓴다.
3. 자료마다의 잎을 해당되는 줄기에 정렬한다.
4. 잎의 수치들을 크기순으로 정렬한다.

## 상자그림 Boxplot

## 점도표의 작성 Dot Diagram

1. `실선`을 긋는다.
2. 직선상에 `최소값`과 `최대값`을 표시한다.
3. 최대값과 최소값 사이에 `등간격`으로 `눈금`을 표시한다.
4. 자료값을 실선 위에 해당 지점에 `X` 나 `점(.)`으로 표시한다.

# 분포특성 그래프

# R Commander를 이용한 실습

## R 프로그램

- `무료`, 전 세계 많은 사용자가 다양한 `함수`와 `패키지`를 만들고 공유
- `오픈소스`, 수많은 이용자가 자유롭게 `분석기법` 추가
- 다양한 분야의 `통계분석` 가능. 강력한 `그래픽` 기능
- 뛰어난 `도움말` 기능

## R Commander

User Friendly 하게 만든 것

- R을 그래픽 환경(GUI) 활용할 수 있는 패키지

### R Commander 설치

- R을 구동시킨 뒤 R Console에서 `install.packages("Rcmdr")`이라는 명령을 실행
- R Console의 윗줄 메뉴 중 `Packages-Install Packages(s)`를 클릭하여 원하는 패키지를 찾아 설치

# R 설치

- [https://cran.r-project.org/mirrors.html]에서 다운 받을 미러를 선택한다.

![](https://content.screencast.com/users/beneapp/folders/Snagit/media/e96589b2-dbf4-4993-ab14-07c395988358/2017-03-01_19-25-46.png) 

![](https://content.screencast.com/users/beneapp/folders/Snagit/media/b597821e-0e48-4ed7-814e-08a6574547f7/2017-03-01_19-27-04.png)

다운 받을 플랫폼을 선택한다. 파일을 다운 받고 설치를 시작한다.

![](https://content.screencast.com/users/beneapp/folders/Snagit/media/6b142d62-b050-4771-9289-8bc53284e6c3/2017-03-01_19-34-17.png)


### 질적 자료에 대한 그래프 표현

- pie : 원그래픅
- barplot : 막대그래프

### 양적 자료에 대한 그래프 표현

- hist : 히스토그램
- stem : 줄기-잎그림
- dotchart : 점그래프
- boxplot : 상자그램

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인포그래픽스, 미술적 소양, 

통계학 : 필요한 데이터를 수집하고, 정리해 불확실한 사실에 대한 결론이나 일반적인 규칙성을 추구하는 학문

필요한 자질, 배경, 스토리 텔링, 인문학 토양, 다양한 교양 필요