해당 포스트에서는 R에서 성별로 키에 대한 평균, 분산, 표준편차 계산 방법을 설명합니다.
1. INTRO
R에서는 데이터의 그룹 계산을 위해 aggregate() 내장 함수를 제공하고 있습니다. 이번 포스트에서는 성별(남/여), 키(cm) 정보가 들어있는 데이터에서 성별 그룹 계산 방법을 설명합니다.
2. 데이터셋 생성
이번 설명에서 사용할 데이터셋은 아래와 같습니다.
x <- data.frame(height = c(179,158,160,163,180),
gender = c("M","F","F","F","M"))
x# height gender # 1 179 M # 2 158 F # 3 160 F # 4 163 F # 5 180 M
3. 성별 키 평균, 분산, 표준편차 계산
aggregate() 함수의 기본 사용법은 aggregate(fomula, data, FUN) 입니다. 위 예시를 이용하여 성별(gender)로 키(height)의 평균(mean()), 분산(var()), 표준편차(sd())를 구하는 코드는 아래와 같습니다.
1) 평균 (mean)
아래 코드는 데이터(x)에서 성별(gender)로 키(height)에 대해 평균(mean)을 구합니다.
aggregate(height ~ gender, data = x, mean)# gender height # 1 F 160.3333 # 2 M 179.5000
2) 분산 (var)
아래 코드는 데이터(x)에서 성별(gender)로 키(height)에 대해 분산(var)을 구합니다.
aggregate(height ~ gender, data = x, var)# gender height # 1 F 6.333333 # 2 M 0.500000
3) 표준편차 (sd)
아래 코드는 데이터(x)에서 성별(gender)로 키(height)에 대해 표준편차(sd)을 구합니다.
aggregate(height ~ gender, data = x, sd)# gender height # 1 F 2.5166115 # 2 M 0.7071068
4. 관련 링크
[1] [R] 표본 평균, 중앙값, 표본 분산, 표본 표준편차
[2] [R] 평균보다 큰 몸무게를 갖는 사람 수 세기
[3] [R] 성적 데이터 합격여부 판단하기 (PASS or FAIL)
