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비모수 통계 - 짝지어진 데이터의 시각화 1

 



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 윌콕슨 부호 순위 검정에 곁들여 그래프로 결과를 보여주는 것도 중요합니다. 두 개 이상의 그룹의 값을 비교해서 보여주는 것은 boxplot 등 여러 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 



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 여기서는 짝지어진 데이터 값을 R에서 그래프로 보여주는 방법을 알아보겠습니다. 먼저 사용할 패키지는 PairedData입니다. 



install.packages("PairedData")


library(PairedData)


?PairedData::`plot,paired-method`


 를 치면 예제 데이터와 사용하는 방법이 간단히 소개되어 있습니다. 내장 데이터인 Shoulder는 수영선수 15명과 일반인 15명의 어깨 유연성을 비교한 것으로 치료 전후는 아니지만, 왼쪽 어깨와 오른쪽 어깨로 짝지어진 데이터 구조를 지니고 있습니다. 한쪽만 측정해도 다른 쪽도 어느 정도 연관성이 있을 것이라는 점을 쉽게 에측할 수 있습니다. 



?Shoulder

Shoulder



   Subject   Group Left Right

1       S1 Swimmer  193   192

2       S2 Swimmer  208   207

3       S3 Swimmer  198   198

4       S4 Swimmer  201   203

5       S5 Swimmer  196   194

6       S6 Swimmer  196   193

7       S7 Swimmer  211   214

8       S8 Swimmer  206   207

9       S9 Swimmer  197   195

10     S10 Swimmer  204   198

11     S11 Swimmer  197   198

12     S12 Swimmer  205   206

13     S13 Swimmer  207   200

14     S14 Swimmer  204   204

15     S15 Swimmer  204   205

16     S16 Control  184   197

17     S17 Control  172   187

18     S18 Control  178   180

19     S19 Control  186   175

20     S20 Control  194   192

21     S21 Control  188   189

22     S22 Control  164   185

23     S23 Control  202   168

24     S24 Control  182   204

25     S25 Control  186   181

26     S26 Control  188   182

27     S27 Control  186   172

28     S28 Control  192   183

29     S29 Control  204   189

30     S30 Control  178   198



 그래프를 그리는 방법에는 몇 가지가 있습니다. 



data(Shoulder)

with(Shoulder,plot(paired(Left,Right),groups=Group))+theme_bw()

with(Shoulder,plot(paired(Left,Right),groups=Group,facet=FALSE))

with(Shoulder,plot(paired(Left,Right),

                   groups=Group,facet=FALSE,type="profile"))+theme_bw()



 위의 코드를 실행하면 총 3개의 그래프가 차례로 나오게 됩니다. 






 



 


 수영 선수인 사람과 아닌 사람의 어깨 관절 유연도는 확실한 차이가 있습니다. 한쪽만 측정해도 그 차이를 확연히 알 수 있는 정도입니다. 



 앞서 예제 데이터를 이용해서 다른 방법으로도 한 번 그려 보겠습니다. 




set.seed(1234)

A<-rnorm(19,60,4)


set.seed(1234)

B<-rnorm(19,57,4)


pd <- paired(A, B)

plot(pd, type = "profile") + theme_bw()






 

 역시 인위적으로 만든 데이터는 뭔가 표가 나는 것 같습니다. 아무튼 다양한 옵션을 건드려서 더 다양한 그래프를 만들 수 있습니다. 찾아보니 이를 소개하는 영상도 있습니다. 



(동영상) 



 다음에는 좀 더 세련된 그래프를 만드는 방법에 대해서 찾아보겠습니다. 

 
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