[R강의] 144. 엑셀에서 데이터 불러와서 분할표 만들고 카이제곱검정 또는 피셔의 정확검정 하기

아래와 같은 범주형 데이터가 있습니다. 

 

 

남자 10명과 여자 10명을 대상으로 무서운 영화 선호 여부를 조사한 것입니다. 우리는 위 데이터를 아래와 같은 형태의 표로 만들고 카이제곱검정을 하고 싶은 상황입니다. 

 

	남자	여자
무서운영화 선호	OO명	OO명
무서운 영화 비선호	OO명	OO명

 

1. 데이터 불러오기

먼저 아래 데이터를 다운받습니다. 

 

카이제곱검정용_데이터.xlsx

0.01MB

 

R에서 아래 메뉴를 클릭합니다. 

 

 

Browse를 누르고 데이터를 불러옵니다. 

 

 

Import를 누르지 말고, 우측 하단에 Code Preview 내용을 복사해서 스크립트 창에 붙여넣습니다. 

 

 

아래와 같이 변수 이름을 간단하게 만들어줍니다. 

 

library(readxl)
dt <- read_excel("C:/Users/A/Desktop/카이제곱검정용_데이터.xlsx")

 

readxl 함수로 불러온 데이터는 tibble 입니다. as.data.frame 함수를 이용하여 데이터 프레임으로 바꿔줍니다. 

 

library(readxl)
dt <- read_excel("C:/Users/A/Desktop/카이제곱검정용_데이터.xlsx")

dt=as.data.frame(dt)

 

2. 분할표 만들기

table 함수를 함수를 이용하면 분할표를 만들 수 있습니다. 

 

> table(dt)
   love_scary_movie
sex  O  X
  F  8 12
  M 14  6

 

table 함수의 결과는 카이제곱검정 함수에 입력값으로 사용될 수 없습니다. 따라서 위 결과를 데이터프레임 형태로 바꿔주어야 합니다. as.data.frame.matrix 함수를 이용하여 데이터프레임 형태로 바꿔줍니다. 

 

library(readxl)
dt <- read_excel("C:/Users/A/Desktop/카이제곱검정용_데이터.xlsx")

dt=as.data.frame(dt)

tb=as.data.frame.matrix(table(dt)) //분할표를 데이터프레임으로

 

3. 카이제곱검정

기대빈도 값이 5보다 작은 셀이 20% 이상인지 확인합니다. 기대빈도를 먼저 구해야합니다. 기대빈도는 아래와 같이 구합니다. 

 

> chisq.test(tb)$expected
   O X
F 11 9
M 11 9

 

모든 셀이 5 이상이므로 카이제곱검정을 할 수 있습니다. 카이제곱검정은 아래와 같이 합니다. 

 

> chisq.test(tb)

	Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data:  tb
X-squared = 2.5253, df = 1, p-value = 0.112

 

 

4. 만약 피셔의 정확검정을 해야한다면? 

기대빈도를 구했는데 값이 5 이하인 셀이 20% 이상이면 피셔의 정확검정을 해야합니다. 아래와 같이 합니다. 

 

> fisher.test(tb)

	Fisher's Exact Test for Count Data

data:  tb
p-value = 0.111
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
 0.06261356 1.25427962
sample estimates:
odds ratio 
 0.2954024

 

5. 분할표에 합계도 넣고 싶다면? 

rowSums 와 colSums 함수를 이용하여 합계를 구하고 기존 데이터프레임 열과 행에 적절히 추가합니다. 

 

library(readxl)
dt <- read_excel("C:/Users/A/Desktop/카이제곱검정용_데이터.xlsx")

dt=as.data.frame(dt)

tb=as.data.frame.matrix(table(dt))

tb=cbind(tb,sum=rowSums(tb))
tb=rbind(tb,sum=colSums(tb))

 

결과는 아래와 같습니다. 

 

> tb
     O  X sum
F    8 12  20
M   14  6  20
sum 22 18  40