library(foreign)
setwd('c:/data')
df<-read.spss('data.SAV')
## Warning in read.spss("data.SAV"): data.SAV: Very long string record(s) found
## (record type 7, subtype 14), each will be imported in consecutive separate
## variables
library(dplyr)
## Warning: 패키지 'dplyr'는 R 버전 4.3.2에서 작성되었습니다
##
## 다음의 패키지를 부착합니다: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
glimpse(df)
## List of 288
## $ ID : num [1:3887] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ respondentID: num [1:3887] 4129 3198 2586 1148 3928 ...
## $ TYPE : Factor w/ 2 levels "임직원","일반인": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Q1 : Factor w/ 2 levels "남성","여성": 1 2 1 2 1 2 2 2 1 2 ...
## $ Q2 : num [1:3887] 1987 1968 1971 1995 1989 ...
## $ Q2_R : Factor w/ 5 levels "20대","30대",..: 2 4 4 1 2 4 2 5 3 4 ...
## $ Q3 : Factor w/ 16 levels "서울","부산",..: 8 9 1 8 1 8 9 9 9 9 ...
## $ Q3_R : Factor w/ 7 levels "서울","경기도, 인천",..: 2 7 1 2 1 2 7 7 7 7 ...
## $ Q4 : Factor w/ 2 levels "예","아니오": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ DM4 : Factor w/ 7 levels "본부","서울/강원",..: 2 2 2 1 2 1 1 1 2 1 ...
## $ DM5 : Factor w/ 6 levels "2급 이상","3급",..: 3 1 4 3 2 6 4 3 3 4 ...
## $ DM6 : Factor w/ 7 levels "건강직","기술직",..: 4 6 4 6 6 7 6 6 6 6 ...
## $ A1_1 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 1 2 2 1 2 2 2 2 ...
## $ A1_2 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 1 2 2 1 2 2 1 3 ...
## $ A1_3 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 3 4 4 2 3 3 4 4 2 2 ...
## $ A1_4 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 3 2 3 2 3 3 3 2 ...
## $ A2_1 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 2 2 2 1 1 2 2 1 3 ...
## $ A2_2 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 2 1 2 2 2 3 2 1 3 ...
## $ A2_3 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 2 1 2 1 2 2 2 1 3 ...
## $ A2_4 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 2 2 2 1 2 2 2 1 3 ...
## $ A2_5 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 2 2 2 2 2 4 2 1 3 ...
## $ A2_6 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 2 2 2 1 2 2 2 1 3 ...
## $ A2_7 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 1 2 1 2 1 2 1 1 ...
## $ A2_8 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 3 2 3 3 2 2 3 3 ...
## $ A3 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 2 1 1 2 3 2 1 2 ...
## $ A4_1 : Factor w/ 10 levels "신문/잡지","방송(라디오/TV)",..: 3 2 2 3 2 1 2 2 9 6 ...
## $ A4_2 : Factor w/ 10 levels "신문/잡지","방송(라디오/TV)",..: 6 3 3 2 3 2 3 3 3 7 ...
## $ A4_3 : Factor w/ 10 levels "신문/잡지","방송(라디오/TV)",..: 2 9 6 6 1 3 6 4 6 3 ...
## $ A4_etc : chr [1:3887] " " " " " " " " ...
## $ B1_1 : Factor w/ 5 levels "도보","대중교통(버스, 지하철 및 택시)",..: NA 1 NA NA 1 NA 1 NA NA 1 ...
## $ B1_2 : Factor w/ 5 levels "도보","대중교통(버스, 지하철 및 택시)",..: 2 2 2 2 2 2 NA 2 NA NA ...
## $ B1_3 : Factor w/ 5 levels "도보","대중교통(버스, 지하철 및 택시)",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ B1_4 : Factor w/ 5 levels "도보","대중교통(버스, 지하철 및 택시)",..: NA 4 NA NA 4 4 4 NA 4 4 ...
## $ B1_5 : Factor w/ 5 levels "도보","대중교통(버스, 지하철 및 택시)",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ B1_etc_5 : chr [1:3887] " " " " " " " " ...
## $ B2 : Factor w/ 4 levels "1 매우 만족함",..: 3 1 3 2 3 3 2 2 2 1 ...
## $ B2_1 : Factor w/ 5 levels "거리가 가까움(물리적 거리)",..: NA 3 NA 2 NA NA 2 2 1 3 ...
## $ B2_1_etc : chr [1:3887] " " " " " " " " ...
## $ B2_2 : Factor w/ 5 levels "거리가 멀리 있음(물리적 거리)",..: 1 NA 1 NA 1 2 NA NA NA NA ...
## $ B2_2_etc : chr [1:3887] " " " " " " " " ...
## $ B3_1 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 3 1 2 2 2 3 1 2 1 1 ...
## $ B3_2 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 ...
## $ B3_3 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 1 2 2 2 1 2 2 1 ...
## $ B3_4 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 1 2 3 2 1 2 2 1 ...
## $ B3_5 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 1 2 2 2 1 2 2 1 ...
## $ B3_6 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 1 2 3 2 2 2 2 2 ...
## $ B4 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 ...
## $ B5_1 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 2 2 2 2 1 1 1 1 ...
## $ B5_2 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 1 2 2 2 1 1 1 1 ...
## $ B5_3 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 1 2 3 2 1 1 2 2 ...
## $ B5_4 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 2 2 2 2 1 1 1 1 ...
## $ B5_5 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 2 2 2 2 1 1 1 1 ...
## $ B6 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 ...
## $ B7 : Factor w/ 4 levels "1 매우 안전하다",..: 2 1 1 2 2 2 1 2 1 1 ...
## $ B7_1 : Factor w/ 6 levels "지리적 접근성 등 입지 조건 개선",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ B7_1_etc : chr [1:3887] " " " " " " " " ...
## $ C1 : Factor w/ 4 levels "1 매우 잘 알고 있다",..: 2 1 2 3 3 1 3 2 1 3 ...
## $ C2 : Factor w/ 2 levels "예","아니오": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ C2_1_1 : Factor w/ 8 levels "넘어짐(미끄러짐)",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ C2_1_2 : Factor w/ 8 levels "넘어짐(미끄러짐)",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ C2_1_3 : Factor w/ 8 levels "넘어짐(미끄러짐)",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ C2_1_4 : Factor w/ 8 levels "넘어짐(미끄러짐)",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ C2_1_5 : Factor w/ 8 levels "넘어짐(미끄러짐)",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ C2_1_6 : Factor w/ 8 levels "넘어짐(미끄러짐)",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ C2_1_7 : Factor w/ 8 levels "넘어짐(미끄러짐)",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ C2_1_8 : Factor w/ 8 levels "넘어짐(미끄러짐)",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ C2_1_etc_8 : chr [1:3887] " " " " " " " " ...
## $ C2_2 : Factor w/ 4 levels "1 매우 만족함",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ C3 : Factor w/ 4 levels "1 매우 잘 대비하고 있음",..: 2 1 2 2 1 2 2 2 1 2 ...
## $ C4 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 ...
## $ C4_1_1 : Factor w/ 8 levels "공단 시설환경 개선",..: 1 5 1 1 6 1 1 2 6 5 ...
## $ C4_1_2 : Factor w/ 8 levels "공단 시설환경 개선",..: 7 3 4 3 2 2 4 7 2 2 ...
## $ C4_1_etc : chr [1:3887] " "| __truncated__ " "| __truncated__ " "| __truncated__ " "| __truncated__ ...
## $ C4_1_0 : chr [1:3887] " " " " " " " " ...
## $ C5_1 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 2 2 3 1 2 2 1 3 ...
## $ C5_2 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 3 4 3 2 3 4 2 2 4 4 ...
## $ C5_3 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 2 2 2 1 1 2 1 1 ...
## $ C5_4 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 2 2 2 1 1 2 1 1 ...
## $ C5_5 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 2 2 1 1 1 2 1 1 ...
## $ C5_6 : Factor w/ 4 levels "1 매우 그렇다",..: 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 ...
## $ D1 : Factor w/ 4 levels "1 매우 잘 알고 있다",..: 2 2 2 2 2 1 2 2 1 1 ...
## $ D2 : Factor w/ 4 levels "1 매우만족","2 만족",..: 2 1 2 2 2 1 2 2 1 1 ...
## $ D3_1 : Factor w/ 13 levels "분기별 정기 안전보건교육 실시",..: 1 1 1 1 NA 1 1 NA 1 1 ...
## $ D3_2 : Factor w/ 13 levels "분기별 정기 안전보건교육 실시",..: 2 2 2 NA NA NA NA NA 2 2 ...
## $ D3_3 : Factor w/ 13 levels "분기별 정기 안전보건교육 실시",..: NA NA 3 NA NA NA NA 3 3 NA ...
## $ D3_4 : Factor w/ 13 levels "분기별 정기 안전보건교육 실시",..: NA NA 4 NA NA NA 4 NA 4 4 ...
## $ D3_5 : Factor w/ 13 levels "분기별 정기 안전보건교육 실시",..: NA NA 5 NA 5 NA 5 NA 5 5 ...
## $ D3_6 : Factor w/ 13 levels "분기별 정기 안전보건교육 실시",..: NA 6 6 NA NA 6 NA NA 6 6 ...
## $ D3_7 : Factor w/ 13 levels "분기별 정기 안전보건교육 실시",..: NA 7 NA NA NA NA 7 NA 7 7 ...
## $ D3_8 : Factor w/ 13 levels "분기별 정기 안전보건교육 실시",..: NA 8 8 NA 8 NA NA NA 8 NA ...
## $ D3_9 : Factor w/ 13 levels "분기별 정기 안전보건교육 실시",..: NA 9 NA NA NA NA NA NA 9 NA ...
## $ D3_10 : Factor w/ 13 levels "분기별 정기 안전보건교육 실시",..: NA 10 10 NA NA 10 NA NA 10 10 ...
## $ D3_11 : Factor w/ 13 levels "분기별 정기 안전보건교육 실시",..: NA 11 NA NA NA NA NA NA 11 11 ...
## $ D3_12 : Factor w/ 13 levels "분기별 정기 안전보건교육 실시",..: NA NA 12 NA NA NA NA NA 12 NA ...
## $ D3_13 : Factor w/ 13 levels "분기별 정기 안전보건교육 실시",..: NA NA 13 NA 13 13 NA NA 13 13 ...
## $ D3_1_1 : Factor w/ 13 levels "분기별 정기 안전보건교육 실시",..: 2 1 2 1 5 6 4 3 5 10 ...
## $ D3_1_2 : Factor w/ 13 levels "분기별 정기 안전보건교육 실시",..: 1 7 3 NA 13 10 1 NA 7 11 ...
## $ D3_1_3 : Factor w/ 13 levels "분기별 정기 안전보건교육 실시",..: NA 10 4 NA 8 1 7 NA 11 6 ...
## $ D4_1 : Factor w/ 8 levels "안전보건교육 방법분야 확대(체험 교육 등)",..: NA NA NA 1 1 1 1 NA 1 1 ...
## [list output truncated]
## - attr(*, "label.table")=List of 288
## ..$ ID : NULL
## ..$ respondentID: NULL
## ..$ TYPE : Named num [1:2] 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "일반인" "임직원"
## ..$ Q1 : Named num [1:2] 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "여성" "남성"
## ..$ Q2 : NULL
## ..$ Q2_R : Named num [1:5] 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:5] "60대 이상" "50대" "40대" "30대" ...
## ..$ Q3 : Named num [1:16] 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:16] "제주" "전남" "전북" "경남" ...
## ..$ Q3_R : Named num [1:7] 7 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:7] "강원, 제주" "대전, 충북, 충남" "광주, 전북, 전남" "대구, 경북" ...
## ..$ Q4 : Named num [1:2] 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "아니오" "예"
## ..$ DM4 : Named num [1:7] 7 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:7] "대전/세종충청" "광주/전라" "부산/울산, 경남" "대구/경북" ...
## ..$ DM5 : Named num [1:6] 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:6] "업무지원직" "6급" "5급" "4급" ...
## ..$ DM6 : Named num [1:7] 7 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:7] "기타" "행정직" "전산직" "요양직" ...
## ..$ A1_1 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ A1_2 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ A1_3 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ A1_4 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ A2_1 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ A2_2 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ A2_3 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ A2_4 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ A2_5 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ A2_6 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ A2_7 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ A2_8 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ A3 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ A4_1 : Named num [1:10] 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:10] "기타" "SNS(인스타그램, 페이스 북 등)" "안전 관련 스마트폰 앱" "공공기관 홍보/캠페인" ...
## ..$ A4_2 : Named num [1:10] 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:10] "기타" "SNS(인스타그램, 페이스 북 등)" "안전 관련 스마트폰 앱" "공공기관 홍보/캠페인" ...
## ..$ A4_3 : Named num [1:10] 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:10] "기타" "SNS(인스타그램, 페이스 북 등)" "안전 관련 스마트폰 앱" "공공기관 홍보/캠페인" ...
## ..$ A4_etc : NULL
## ..$ B1_1 : Named num [1:5] 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:5] "기타" "자가용" "자전거 및 오토바이" "대중교통(버스, 지하철 및 택시)" ...
## ..$ B1_2 : Named num [1:5] 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:5] "기타" "자가용" "자전거 및 오토바이" "대중교통(버스, 지하철 및 택시)" ...
## ..$ B1_3 : Named num [1:5] 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:5] "기타" "자가용" "자전거 및 오토바이" "대중교통(버스, 지하철 및 택시)" ...
## ..$ B1_4 : Named num [1:5] 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:5] "기타" "자가용" "자전거 및 오토바이" "대중교통(버스, 지하철 및 택시)" ...
## ..$ B1_5 : Named num [1:5] 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:5] "기타" "자가용" "자전거 및 오토바이" "대중교통(버스, 지하철 및 택시)" ...
## ..$ B1_etc_5 : NULL
## ..$ B2 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 매우 불만족함" "3 불만족함" "2 만족함" "1 매우 만족함"
## ..$ B2_1 : Named num [1:5] 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:5] "기타" "내부 시설이 좋음" "이용하기 편리함" "주변 환경이 좋음" ...
## ..$ B2_1_etc : NULL
## ..$ B2_2 : Named num [1:5] 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:5] "기타" "내부 시설이 좋지 않음" "이용하기 불편함" "주변 환경이 좋지 않음" ...
## ..$ B2_2_etc : NULL
## ..$ B3_1 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ B3_2 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ B3_3 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ B3_4 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ B3_5 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
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## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ B4 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ B5_1 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ B5_2 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ B5_3 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ B5_4 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ B5_5 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ B6 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ B7 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 매우 불안하다" "3 조금 불안하다" "2 조금 안전하다" "1 매우 안전하다"
## ..$ B7_1 : Named num [1:6] 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:6] "기타" "청사 주변 환경 개선" "공단 내 장애인 및 편의시설 등 확충" "청사 보수 및 신축 등 시설 개선" ...
## ..$ B7_1_etc : NULL
## ..$ C1 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 모른다" "3 모른다" "2 잘 알고 있다" "1 매우 잘 알고 있다"
## ..$ C2 : Named num [1:2] 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "아니오" "예"
## ..$ C2_1_1 : Named num [1:8] 8 7 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "기타" "찔리거나 베임" "물건에 맞음" "깔림 뒤집힘" ...
## ..$ C2_1_2 : Named num [1:8] 8 7 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "기타" "찔리거나 베임" "물건에 맞음" "깔림 뒤집힘" ...
## ..$ C2_1_3 : Named num [1:8] 8 7 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "기타" "찔리거나 베임" "물건에 맞음" "깔림 뒤집힘" ...
## ..$ C2_1_4 : Named num [1:8] 8 7 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "기타" "찔리거나 베임" "물건에 맞음" "깔림 뒤집힘" ...
## ..$ C2_1_5 : Named num [1:8] 8 7 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "기타" "찔리거나 베임" "물건에 맞음" "깔림 뒤집힘" ...
## ..$ C2_1_6 : Named num [1:8] 8 7 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "기타" "찔리거나 베임" "물건에 맞음" "깔림 뒤집힘" ...
## ..$ C2_1_7 : Named num [1:8] 8 7 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "기타" "찔리거나 베임" "물건에 맞음" "깔림 뒤집힘" ...
## ..$ C2_1_8 : Named num [1:8] 8 7 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "기타" "찔리거나 베임" "물건에 맞음" "깔림 뒤집힘" ...
## ..$ C2_1_etc_8 : NULL
## ..$ C2_2 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 매우 불만족함" "3 불만족함" "2 만족함" "1 매우 만족함"
## ..$ C3 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 대비하지 못함" "3 대비하지 못함" "2 잘 대비하고 있음" "1 매우 잘 대비하고 있음"
## ..$ C4 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ C4_1_1 : Named num [1:8] 8 7 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "기타" "안전보건 문화 캠페인 진행" "안전 점검 체계 강화" "안전 소통 채널 다양화" ...
## ..$ C4_1_2 : Named num [1:8] 8 7 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "기타" "안전보건 문화 캠페인 진행" "안전 점검 체계 강화" "안전 소통 채널 다양화" ...
## ..$ C4_1_etc : NULL
## ..$ C4_1_0 : NULL
## ..$ C5_1 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ C5_2 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ C5_3 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ C5_4 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ C5_5 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ C5_6 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 전혀 그렇지 않다" "3 그렇지 않다" "2 그렇다" "1 매우 그렇다"
## ..$ D1 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 들어본 적 없다" "3 들어본 적 있으나 거의 모른다" "2 어느 정도 알고 있다" "1 매우 잘 알고 있다"
## ..$ D2 : Named num [1:4] 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "4 매우 불만족" "3 불만족" "2 만족" "1 매우만족"
## ..$ D3_1 : Named num [1:13] 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "안전보건표지 인증 캠페인" "도급사업 안전보건관리 강화" "중대재해처벌법 종합대책 이행" "안전보건경영방침 개정·배포" ...
## ..$ D3_2 : Named num [1:13] 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "안전보건표지 인증 캠페인" "도급사업 안전보건관리 강화" "중대재해처벌법 종합대책 이행" "안전보건경영방침 개정·배포" ...
## ..$ D3_3 : Named num [1:13] 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "안전보건표지 인증 캠페인" "도급사업 안전보건관리 강화" "중대재해처벌법 종합대책 이행" "안전보건경영방침 개정·배포" ...
## ..$ D3_4 : Named num [1:13] 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "안전보건표지 인증 캠페인" "도급사업 안전보건관리 강화" "중대재해처벌법 종합대책 이행" "안전보건경영방침 개정·배포" ...
## ..$ D3_5 : Named num [1:13] 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "안전보건표지 인증 캠페인" "도급사업 안전보건관리 강화" "중대재해처벌법 종합대책 이행" "안전보건경영방침 개정·배포" ...
## ..$ D3_6 : Named num [1:13] 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "안전보건표지 인증 캠페인" "도급사업 안전보건관리 강화" "중대재해처벌법 종합대책 이행" "안전보건경영방침 개정·배포" ...
## ..$ D3_7 : Named num [1:13] 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "안전보건표지 인증 캠페인" "도급사업 안전보건관리 강화" "중대재해처벌법 종합대책 이행" "안전보건경영방침 개정·배포" ...
## ..$ D3_8 : Named num [1:13] 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "안전보건표지 인증 캠페인" "도급사업 안전보건관리 강화" "중대재해처벌법 종합대책 이행" "안전보건경영방침 개정·배포" ...
## ..$ D3_9 : Named num [1:13] 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "안전보건표지 인증 캠페인" "도급사업 안전보건관리 강화" "중대재해처벌법 종합대책 이행" "안전보건경영방침 개정·배포" ...
## ..$ D3_10 : Named num [1:13] 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "안전보건표지 인증 캠페인" "도급사업 안전보건관리 강화" "중대재해처벌법 종합대책 이행" "안전보건경영방침 개정·배포" ...
## ..$ D3_11 : Named num [1:13] 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "안전보건표지 인증 캠페인" "도급사업 안전보건관리 강화" "중대재해처벌법 종합대책 이행" "안전보건경영방침 개정·배포" ...
## ..$ D3_12 : Named num [1:13] 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "안전보건표지 인증 캠페인" "도급사업 안전보건관리 강화" "중대재해처벌법 종합대책 이행" "안전보건경영방침 개정·배포" ...
## ..$ D3_13 : Named num [1:13] 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "안전보건표지 인증 캠페인" "도급사업 안전보건관리 강화" "중대재해처벌법 종합대책 이행" "안전보건경영방침 개정·배포" ...
## ..$ D3_1_1 : Named num [1:13] 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "안전보건표지 인증 캠페인" "도급사업 안전보건관리 강화" "중대재해처벌법 종합대책 이행" "안전보건경영방침 개정·배포" ...
## ..$ D3_1_2 : Named num [1:13] 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "안전보건표지 인증 캠페인" "도급사업 안전보건관리 강화" "중대재해처벌법 종합대책 이행" "안전보건경영방침 개정·배포" ...
## ..$ D3_1_3 : Named num [1:13] 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:13] "안전보건표지 인증 캠페인" "도급사업 안전보건관리 강화" "중대재해처벌법 종합대책 이행" "안전보건경영방침 개정·배포" ...
## ..$ D4_1 : Named num [1:8] 8 7 6 5 4 3 2 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "기타" "안전점검 관리 내부 매뉴얼 공유" "안전관련 제안 시 보상(포상) 증대" "안전보건관련 물품 제공" ...
## .. [list output truncated]
## - attr(*, "variable.labels")= Named chr [1:288] "" "" "" "" ...
## ..- attr(*, "names")= chr [1:288] "ID" "respondentID" "TYPE" "Q1" ...
## - attr(*, "codepage")= int 65001
df<-as.data.frame(df)
glimpse(df)
## Rows: 3,887
## Columns: 288
## $ ID <dbl> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17…
## $ respondentID <dbl> 4129, 3198, 2586, 1148, 3928, 384, 326, 41, 3983, 742, 37…
## $ TYPE <fct> 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, …
## $ Q1 <fct> 남성, 여성, 남성, 여성, 남성, 여성, 여성, 여성, 남성, 여…
## $ Q2 <dbl> 1987, 1968, 1971, 1995, 1989, 1972, 1993, 1959, 1980, 197…
## $ Q2_R <fct> 30대, 50대, 50대, 20대, 30대, 50대, 30대, 60대 이상, 40대…
## $ Q3 <fct> 경기, 강원, 서울, 경기, 서울, 경기, 강원, 강원, 강원, 강…
## $ Q3_R <fct> "경기도, 인천", "강원, 제주", "서울", "경기도, 인천", "서…
## $ Q4 <fct> 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, …
## $ DM4 <fct> "서울/강원", "서울/강원", "서울/강원", "본부", "서울/강원…
## $ DM5 <fct> 4급, 2급 이상, 5급, 4급, 3급, 업무지원직, 5급, 4급, 4급, …
## $ DM6 <fct> 요양직, 행정직, 요양직, 행정직, 행정직, 기타, 행정직, 행…
## $ A1_1 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ A1_2 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ A1_3 <fct> 3 그렇지 않다, 4 전혀 그렇지 않다, 4 전혀 그렇지 않다, 2 …
## $ A1_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 3 그렇지 않다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ A2_1 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 …
## $ A2_2 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ A2_3 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇…
## $ A2_4 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 …
## $ A2_5 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ A2_6 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 …
## $ A2_7 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 …
## $ A2_8 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 3 그렇지 않다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ A3 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 …
## $ A4_1 <fct> "인터넷(인터넷 뉴스 등)", "방송(라디오/TV)", "방송(라디오…
## $ A4_2 <fct> "직장/산업현장 교육", "인터넷(인터넷 뉴스 등)", "인터넷(…
## $ A4_3 <fct> "방송(라디오/TV)", "SNS(인스타그램, 페이스 북 등)", "직장…
## $ A4_etc <chr> " ", " …
## $ B1_1 <fct> NA, "도보", NA, NA, "도보", NA, "도보", NA, NA, "도보", N…
## $ B1_2 <fct> "대중교통(버스, 지하철 및 택시)", "대중교통(버스, 지하철 …
## $ B1_3 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ B1_4 <fct> NA, "자가용", NA, NA, "자가용", "자가용", "자가용", NA, "…
## $ B1_5 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ B1_etc_5 <chr> " ", " ", " ", " …
## $ B2 <fct> 3 불만족함, 1 매우 만족함, 3 불만족함, 2 만족함, 3 불만족…
## $ B2_1 <fct> NA, 이용하기 편리함, NA, 주변 환경이 좋음, NA, NA, 주변 …
## $ B2_1_etc <chr> " ", " …
## $ B2_2 <fct> 거리가 멀리 있음(물리적 거리), NA, 거리가 멀리 있음(물리…
## $ B2_2_etc <chr> " …
## $ B3_1 <fct> 3 그렇지 않다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ B3_2 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B3_3 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ B3_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ B3_5 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ B3_6 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ B4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B5_1 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B5_2 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ B5_3 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ B5_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B5_5 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B6 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B7 <fct> 2 조금 안전하다, 1 매우 안전하다, 1 매우 안전하다, 2 조금…
## $ B7_1 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ B7_1_etc <chr> " …
## $ C1 <fct> 2 잘 알고 있다, 1 매우 잘 알고 있다, 2 잘 알고 있다, 3 모…
## $ C2 <fct> 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, …
## $ C2_1_1 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 넘어…
## $ C2_1_2 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 충돌(…
## $ C2_1_3 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_4 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 끼임(…
## $ C2_1_5 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_6 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_7 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_8 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_etc_8 <chr> " "…
## $ C2_2 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1 매…
## $ C3 <fct> 2 잘 대비하고 있음, 1 매우 잘 대비하고 있음, 2 잘 대비하…
## $ C4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 …
## $ C4_1_1 <fct> 공단 시설환경 개선, 안전 소통 채널 다양화, 공단 시설환경 …
## $ C4_1_2 <fct> 안전보건 문화 캠페인 진행, 안전보건 문화 교육 및 실천, 장…
## $ C4_1_etc <chr> " …
## $ C4_1_0 <chr> " …
## $ C5_1 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 3 그렇지 않…
## $ C5_2 <fct> 3 그렇지 않다, 4 전혀 그렇지 않다, 3 그렇지 않다, 2 그렇…
## $ C5_3 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 …
## $ C5_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 …
## $ C5_5 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇…
## $ C5_6 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 …
## $ D1 <fct> 2 어느 정도 알고 있다, 2 어느 정도 알고 있다, 2 어느 정도…
## $ D2 <fct> 2 만족, 1 매우만족, 2 만족, 2 만족, 2 만족, 1 매우만족, 2…
## $ D3_1 <fct> 분기별 정기 안전보건교육 실시, 분기별 정기 안전보건교육 …
## $ D3_2 <fct> 4·4·4 안전점검의 날 운영, 4·4·4 안전점검의 날 운영, 4…
## $ D3_3 <fct> NA, NA, 안전체험교육 실시, NA, NA, NA, NA, 안전체험교육 …
## $ D3_4 <fct> NA, NA, 안전신고제도 운영, NA, NA, NA, 안전신고제도 운영,…
## $ D3_5 <fct> NA, NA, 위험성평가 실시, NA, 위험성평가 실시, NA, 위험성…
## $ D3_6 <fct> NA, 안전경영책임계획 이행, 안전경영책임계획 이행, NA, NA,…
## $ D3_7 <fct> NA, 안전보건경영시스템 인증, NA, NA, NA, NA, 안전보건경영…
## $ D3_8 <fct> NA, 안전사고 조치 매뉴얼 개정, 안전사고 조치 매뉴얼 개정,…
## $ D3_9 <fct> NA, 발주건설공사 안전점검 실시, NA, NA, NA, NA, NA, NA, …
## $ D3_10 <fct> NA, 안전보건경영방침 개정·배포, 안전보건경영방침 개정·…
## $ D3_11 <fct> NA, 중대재해처벌법 종합대책 이행, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
## $ D3_12 <fct> NA, NA, 도급사업 안전보건관리 강화, NA, NA, NA, NA, NA, …
## $ D3_13 <fct> NA, NA, 안전보건표지 인증 캠페인, NA, 안전보건표지 인증 …
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## $ D3_1_2 <fct> 분기별 정기 안전보건교육 실시, 안전보건경영시스템 인증, …
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df %>% count(TYPE)
## TYPE n
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## 2 일반인 1000
df %>% count(Q3)
## Q3 n
## 1 서울 716
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## 9 강원 389
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## 11 충남 120
## 12 경북 153
## 13 경남 213
## 14 전북 113
## 15 전남 105
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glimpse(df)
## Rows: 3,887
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## $ ID <dbl> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17…
## $ respondentID <dbl> 4129, 3198, 2586, 1148, 3928, 384, 326, 41, 3983, 742, 37…
## $ TYPE <fct> 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, …
## $ Q1 <fct> 남성, 여성, 남성, 여성, 남성, 여성, 여성, 여성, 남성, 여…
## $ Q2 <dbl> 1987, 1968, 1971, 1995, 1989, 1972, 1993, 1959, 1980, 197…
## $ Q2_R <fct> 30대, 50대, 50대, 20대, 30대, 50대, 30대, 60대 이상, 40대…
## $ Q3 <fct> 경기, 강원, 서울, 경기, 서울, 경기, 강원, 강원, 강원, 강…
## $ Q3_R <fct> "경기도, 인천", "강원, 제주", "서울", "경기도, 인천", "서…
## $ Q4 <fct> 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, …
## $ DM4 <fct> "서울/강원", "서울/강원", "서울/강원", "본부", "서울/강원…
## $ DM5 <fct> 4급, 2급 이상, 5급, 4급, 3급, 업무지원직, 5급, 4급, 4급, …
## $ DM6 <fct> 요양직, 행정직, 요양직, 행정직, 행정직, 기타, 행정직, 행…
## $ A1_1 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ A1_2 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ A1_3 <fct> 3 그렇지 않다, 4 전혀 그렇지 않다, 4 전혀 그렇지 않다, 2 …
## $ A1_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 3 그렇지 않다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ A2_1 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 …
## $ A2_2 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ A2_3 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇…
## $ A2_4 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 …
## $ A2_5 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ A2_6 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 …
## $ A2_7 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 …
## $ A2_8 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 3 그렇지 않다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ A3 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 …
## $ A4_1 <fct> "인터넷(인터넷 뉴스 등)", "방송(라디오/TV)", "방송(라디오…
## $ A4_2 <fct> "직장/산업현장 교육", "인터넷(인터넷 뉴스 등)", "인터넷(…
## $ A4_3 <fct> "방송(라디오/TV)", "SNS(인스타그램, 페이스 북 등)", "직장…
## $ A4_etc <chr> " ", " …
## $ B1_1 <fct> NA, "도보", NA, NA, "도보", NA, "도보", NA, NA, "도보", N…
## $ B1_2 <fct> "대중교통(버스, 지하철 및 택시)", "대중교통(버스, 지하철 …
## $ B1_3 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ B1_4 <fct> NA, "자가용", NA, NA, "자가용", "자가용", "자가용", NA, "…
## $ B1_5 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ B1_etc_5 <chr> " ", " ", " ", " …
## $ B2 <fct> 3 불만족함, 1 매우 만족함, 3 불만족함, 2 만족함, 3 불만족…
## $ B2_1 <fct> NA, 이용하기 편리함, NA, 주변 환경이 좋음, NA, NA, 주변 …
## $ B2_1_etc <chr> " ", " …
## $ B2_2 <fct> 거리가 멀리 있음(물리적 거리), NA, 거리가 멀리 있음(물리…
## $ B2_2_etc <chr> " …
## $ B3_1 <fct> 3 그렇지 않다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ B3_2 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B3_3 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ B3_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ B3_5 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ B3_6 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ B4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B5_1 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B5_2 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
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## $ B5_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B5_5 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B6 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B7 <fct> 2 조금 안전하다, 1 매우 안전하다, 1 매우 안전하다, 2 조금…
## $ B7_1 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ B7_1_etc <chr> " …
## $ C1 <fct> 2 잘 알고 있다, 1 매우 잘 알고 있다, 2 잘 알고 있다, 3 모…
## $ C2 <fct> 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, …
## $ C2_1_1 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 넘어…
## $ C2_1_2 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 충돌(…
## $ C2_1_3 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_4 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 끼임(…
## $ C2_1_5 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_6 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_7 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_8 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_etc_8 <chr> " "…
## $ C2_2 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1 매…
## $ C3 <fct> 2 잘 대비하고 있음, 1 매우 잘 대비하고 있음, 2 잘 대비하…
## $ C4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 …
## $ C4_1_1 <fct> 공단 시설환경 개선, 안전 소통 채널 다양화, 공단 시설환경 …
## $ C4_1_2 <fct> 안전보건 문화 캠페인 진행, 안전보건 문화 교육 및 실천, 장…
## $ C4_1_etc <chr> " …
## $ C4_1_0 <chr> " …
## $ C5_1 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 3 그렇지 않…
## $ C5_2 <fct> 3 그렇지 않다, 4 전혀 그렇지 않다, 3 그렇지 않다, 2 그렇…
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## $ C5_6 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 …
## $ D1 <fct> 2 어느 정도 알고 있다, 2 어느 정도 알고 있다, 2 어느 정도…
## $ D2 <fct> 2 만족, 1 매우만족, 2 만족, 2 만족, 2 만족, 1 매우만족, 2…
## $ D3_1 <fct> 분기별 정기 안전보건교육 실시, 분기별 정기 안전보건교육 …
## $ D3_2 <fct> 4·4·4 안전점검의 날 운영, 4·4·4 안전점검의 날 운영, 4…
## $ D3_3 <fct> NA, NA, 안전체험교육 실시, NA, NA, NA, NA, 안전체험교육 …
## $ D3_4 <fct> NA, NA, 안전신고제도 운영, NA, NA, NA, 안전신고제도 운영,…
## $ D3_5 <fct> NA, NA, 위험성평가 실시, NA, 위험성평가 실시, NA, 위험성…
## $ D3_6 <fct> NA, 안전경영책임계획 이행, 안전경영책임계획 이행, NA, NA,…
## $ D3_7 <fct> NA, 안전보건경영시스템 인증, NA, NA, NA, NA, 안전보건경영…
## $ D3_8 <fct> NA, 안전사고 조치 매뉴얼 개정, 안전사고 조치 매뉴얼 개정,…
## $ D3_9 <fct> NA, 발주건설공사 안전점검 실시, NA, NA, NA, NA, NA, NA, …
## $ D3_10 <fct> NA, 안전보건경영방침 개정·배포, 안전보건경영방침 개정·…
## $ D3_11 <fct> NA, 중대재해처벌법 종합대책 이행, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
## $ D3_12 <fct> NA, NA, 도급사업 안전보건관리 강화, NA, NA, NA, NA, NA, …
## $ D3_13 <fct> NA, NA, 안전보건표지 인증 캠페인, NA, 안전보건표지 인증 …
## $ D3_1_1 <fct> 4·4·4 안전점검의 날 운영, 분기별 정기 안전보건교육 실시…
## $ D3_1_2 <fct> 분기별 정기 안전보건교육 실시, 안전보건경영시스템 인증, …
## $ D3_1_3 <fct> NA, 안전보건경영방침 개정·배포, 안전신고제도 운영, NA, …
## $ D4_1 <fct> NA, NA, NA, 안전보건교육 방법분야 확대(체험 교육 등), 안…
## $ D4_2 <fct> NA, 대국민 안전보건 홍보(캠페인) 진행, NA, NA, NA, NA, NA…
## $ D4_3 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 안전관련 내부 공모전 진행…
## $ D4_4 <fct> NA, 안전 소통 채널(게시판 등) 활성화, NA, NA, NA, 안전 소…
## $ D4_5 <fct> NA, NA, 안전보건관련 물품 제공, NA, NA, 안전보건관련 물품…
## $ D4_6 <fct> 안전관련 제안 시 보상(포상) 증대, 안전관련 제안 시 보상(…
## $ D4_7 <fct> NA, 안전점검 관리 내부 매뉴얼 공유, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ D4_8 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 기타, NA, NA, NA, NA, NA,…
## $ D4_etc_8 <chr> " …
## $ D5_1 <fct> NA, 심폐소생술 교육, 심폐소생술 교육, 심폐소생술 교육, 심…
## $ D5_2 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 안전보건 미담사례 포상, …
## $ D5_3 <fct> NA, 마음안심버스, NA, NA, NA, NA, 마음안심버스, 마음안심…
## $ D5_4 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, 보건관리 퀴즈대회, NA, NA, 보건관리 …
## $ D5_5 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 직장내 동료상담사 양성, …
## $ D5_6 <fct> 마음건강검진, 마음건강검진, 마음건강검진, NA, 마음건강검…
## $ D5_7 <fct> NA, 1:1 전문가 상담, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1:1 전문가 …
## $ D5_8 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 자녀 심리 상담, 자녀 심리…
## $ D5_9 <fct> NA, 오피스 요가, NA, NA, NA, 오피스 요가, NA, NA, 오피스 …
## $ D5_10 <fct> NA, NA, NA, NA, MBTI 전문가 상담, NA, MBTI 전문가 상담, N…
## $ D5_11 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 일반검진 확진검사 실시인증, NA, …
## $ D5_1_1 <fct> 마음건강검진, 심폐소생술 교육, 심폐소생술 교육, 심폐소생…
## $ D5_1_2 <fct> NA, 마음건강검진, 마음건강검진, NA, MBTI 전문가 상담, 심…
## $ D5_1_3 <fct> NA, 1:1 전문가 상담, NA, NA, 심폐소생술 교육, 보건관리 퀴…
## $ D6_1 <fct> NA, "임직원 정서지원 사업", "임직원 정서지원 사업", NA, N…
## $ D6_2 <fct> "임직원 건강검진 사후관리", NA, NA, NA, "임직원 건강검진 …
## $ D6_3 <fct> NA, "근골격계질환 예방", "근골격계질환 예방", NA, "근골격…
## $ D6_4 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "화학물질 점검 및 밀폐공…
## $ D6_5 <fct> NA, "보건교육 및 문화 확산 활동", NA, "보건교육 및 문화 …
## $ D6_6 <fct> NA, "운동,금연,금주 등 생활습관 개선 프로그램", NA, NA, "…
## $ D6_7 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "기타", NA, NA, NA, NA, N…
## $ D6_etc_7 <chr> " …
## $ D7 <fct> 교육∙훈련활동 내실화, 경영진의 의지, 안전보건관련 …
## $ D7_etc <chr> " …
## $ D8_1 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ D8_2 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ D8_3 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇…
## $ D8_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ D8_5 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ D8_6 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ D8_7 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 3 그렇지 않…
## $ D8_8 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ DM1 <fct> 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, …
## $ DM2 <fct> 남성, 여성, 남성, 여성, 남성, 여성, 여성, 여성, 남성, 여…
## $ DM3 <fct> 30대, 50대, 50대, 20대, 30대, 50대, 30대, 60대 이상, 40대…
## $ DM11 <fct> 경기, 강원, 서울, 경기, 서울, 경기, 강원, 강원, 강원, 강…
## $ DM12 <fct> "경기도, 인천", "강원, 제주", "서울", "경기도, 인천", "서…
## $ QA1_1 <fct> TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TO…
## $ QA1_2 <fct> TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TO…
## $ QA1_3 <fct> BOT2(3+4), BOT2(3+4), BOT2(3+4), TOP2(1+2), BOT2(3+4), BO…
## $ QA1_4 <fct> TOP2(1+2), TOP2(1+2), BOT2(3+4), TOP2(1+2), BOT2(3+4), TO…
## $ QA2_1 <fct> TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TO…
## $ QA2_2 <fct> TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TO…
## $ QA2_3 <fct> TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TO…
## $ QA2_4 <fct> TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TO…
## $ QA2_5 <fct> TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TO…
## $ QA2_6 <fct> TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TO…
## $ QA2_7 <fct> TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TO…
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## $ QC3 <fct> TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TO…
## $ QC4 <fct> TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TOP2(1+2), TO…
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## $ MA1_1 <dbl> 3, 4, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 3, 4, 2, …
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## $ MA2_5 <dbl> 3, 3, 3, 3, 3, 3, 1, 3, 4, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 3, 4, 3, …
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## $ BC2_2 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 100.0…
## $ BC3 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 100.00000, 66.66…
## $ BC4 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00…
## $ BC5_1 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 33.33333, 100.00…
## $ BC5_2 <dbl> 33.33333, 0.00000, 33.33333, 66.66667, 33.33333, 0.00000,…
## $ BC5_3 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00…
## $ BC5_4 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00…
## $ BC5_5 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 100.00000, 100.0…
## $ BC5_6 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00…
## $ BD1 <dbl> 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.000…
## $ BD2 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00…
## $ BD8_1 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BD8_2 <dbl> 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.6666…
## $ BD8_3 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 100.00000, 66.66…
## $ BD8_4 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BD8_5 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BD8_6 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BD8_7 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 33.33333, 66.666…
## $ BD8_8 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
df1<-df %>% select(1:16)
glimpse(df1)
## Rows: 3,887
## Columns: 16
## $ ID <dbl> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17…
## $ respondentID <dbl> 4129, 3198, 2586, 1148, 3928, 384, 326, 41, 3983, 742, 37…
## $ TYPE <fct> 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, …
## $ Q1 <fct> 남성, 여성, 남성, 여성, 남성, 여성, 여성, 여성, 남성, 여…
## $ Q2 <dbl> 1987, 1968, 1971, 1995, 1989, 1972, 1993, 1959, 1980, 197…
## $ Q2_R <fct> 30대, 50대, 50대, 20대, 30대, 50대, 30대, 60대 이상, 40대…
## $ Q3 <fct> 경기, 강원, 서울, 경기, 서울, 경기, 강원, 강원, 강원, 강…
## $ Q3_R <fct> "경기도, 인천", "강원, 제주", "서울", "경기도, 인천", "서…
## $ Q4 <fct> 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, …
## $ DM4 <fct> "서울/강원", "서울/강원", "서울/강원", "본부", "서울/강원…
## $ DM5 <fct> 4급, 2급 이상, 5급, 4급, 3급, 업무지원직, 5급, 4급, 4급, …
## $ DM6 <fct> 요양직, 행정직, 요양직, 행정직, 행정직, 기타, 행정직, 행…
## $ A1_1 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ A1_2 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ A1_3 <fct> 3 그렇지 않다, 4 전혀 그렇지 않다, 4 전혀 그렇지 않다, 2 …
## $ A1_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 3 그렇지 않다, 2 그렇다, 3 그렇…
df1 %>% count(TYPE)
## TYPE n
## 1 임직원 2887
## 2 일반인 1000
df2_국민<-df1 %>%filter(TYPE=="일반인")
df2_국민 %>% count(Q1)
## Q1 n
## 1 남성 509
## 2 여성 491
df2_국민 %>% count(Q2_R)
## Q2_R n
## 1 20대 169
## 2 30대 178
## 3 40대 214
## 4 50대 234
## 5 60대 이상 205
colSums(is.na(df2_국민))
## ID respondentID TYPE Q1 Q2 Q2_R
## 0 1000 0 0 0 0
## Q3 Q3_R Q4 DM4 DM5 DM6
## 0 0 0 1000 1000 1000
## A1_1 A1_2 A1_3 A1_4
## 0 0 0 0
glimpse(df1)
## Rows: 3,887
## Columns: 16
## $ ID <dbl> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17…
## $ respondentID <dbl> 4129, 3198, 2586, 1148, 3928, 384, 326, 41, 3983, 742, 37…
## $ TYPE <fct> 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, …
## $ Q1 <fct> 남성, 여성, 남성, 여성, 남성, 여성, 여성, 여성, 남성, 여…
## $ Q2 <dbl> 1987, 1968, 1971, 1995, 1989, 1972, 1993, 1959, 1980, 197…
## $ Q2_R <fct> 30대, 50대, 50대, 20대, 30대, 50대, 30대, 60대 이상, 40대…
## $ Q3 <fct> 경기, 강원, 서울, 경기, 서울, 경기, 강원, 강원, 강원, 강…
## $ Q3_R <fct> "경기도, 인천", "강원, 제주", "서울", "경기도, 인천", "서…
## $ Q4 <fct> 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, …
## $ DM4 <fct> "서울/강원", "서울/강원", "서울/강원", "본부", "서울/강원…
## $ DM5 <fct> 4급, 2급 이상, 5급, 4급, 3급, 업무지원직, 5급, 4급, 4급, …
## $ DM6 <fct> 요양직, 행정직, 요양직, 행정직, 행정직, 기타, 행정직, 행…
## $ A1_1 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ A1_2 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ A1_3 <fct> 3 그렇지 않다, 4 전혀 그렇지 않다, 4 전혀 그렇지 않다, 2 …
## $ A1_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 3 그렇지 않다, 2 그렇다, 3 그렇…
df2_국민$A1_1<-as.integer(df2_국민$A1_1)
df2_국민$A1_2<-as.integer(df2_국민$A1_2)
df2_국민$A1_3<-as.integer(df2_국민$A1_3)
df2_국민$A1_4<-as.integer(df2_국민$A1_4)
glimpse(df2_국민)
## Rows: 1,000
## Columns: 16
## $ ID <dbl> 2888, 2889, 2890, 2891, 2892, 2893, 2894, 2895, 2896, 289…
## $ respondentID <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ TYPE <fct> 일반인, 일반인, 일반인, 일반인, 일반인, 일반인, 일반인, …
## $ Q1 <fct> 여성, 여성, 남성, 여성, 남성, 여성, 남성, 여성, 남성, 남…
## $ Q2 <dbl> 1999, 1961, 1971, 1962, 1960, 1993, 1957, 1992, 1952, 199…
## $ Q2_R <fct> 20대, 60대 이상, 50대, 60대 이상, 60대 이상, 30대, 60대 …
## $ Q3 <fct> 서울, 대전, 서울, 충북, 서울, 서울, 인천, 서울, 서울, 서…
## $ Q3_R <fct> "서울", "대전, 충북, 충남", "서울", "대전, 충북, 충남", "…
## $ Q4 <fct> 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, …
## $ DM4 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ DM5 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ DM6 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ A1_1 <int> 1, 2, 3, 3, 3, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 2, 3, 4, 2, …
## $ A1_2 <int> 1, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 3, 1, 4, 3, 3, …
## $ A1_3 <int> 1, 3, 3, 2, 3, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 2, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 3, …
## $ A1_4 <int> 1, 2, 3, 3, 3, 3, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 3, 1, 4, 3, 3, …
df2_국민$안전성<-(df2_국민$A1_1+df2_국민$A1_2+df2_국민$A1_3+df2_국민$A1_4)/4
# 독립표본 t.test
var.test(df2_국민$안전성~df2_국민$Q1)
##
## F test to compare two variances
##
## data: df2_국민$안전성 by df2_국민$Q1
## F = 1.0117, num df = 508, denom df = 490, p-value = 0.8967
## alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
## 0.8485983 1.2059281
## sample estimates:
## ratio of variances
## 1.01175
# 등분산성 검정
# 귀무가설 남녀별 분산이 동일하다
# 대립가설 남녀별 분산이 동일하지 않다.
# p-value>유의수준(0.05),귀무가설을 채택한다.
t.test(df2_국민$안전성~df2_국민$Q1,var.equal=TRUE)
##
## Two Sample t-test
##
## data: df2_국민$안전성 by df2_국민$Q1
## t = -0.65921, df = 998, p-value = 0.5099
## alternative hypothesis: true difference in means between group 남성 and group 여성 is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.09202952 0.04574652
## sample estimates:
## mean in group 남성 mean in group 여성
## 2.520138 2.543279
# 귀무가설 남녀별로 안전성 의식에 대한 평균차이는 없다.
# 대립가설 남녀별로 안전성 의식에 대한 평균차이는 있다.
# p-value>유의수준(0.05),귀무가설을 채택한다.
# anova (분산분석)
df2_국민 %>% count(Q2_R)
## Q2_R n
## 1 20대 169
## 2 30대 178
## 3 40대 214
## 4 50대 234
## 5 60대 이상 205
gc.out1<-aov(df2_국민$안전성~df2_국민$Q2_R,data=df2_국민)
summary(gc.out1)
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## df2_국민$Q2_R 4 1.48 0.3696 1.202 0.308
## Residuals 995 306.03 0.3076
# 귀무가설: 연령대별로 안정성에 대한 차이가 없다.
# 대립가설: 연령대별로 안정성에 대한 차이가 있다.
# p-value(0.308)> 유의수준(0.05), 귀무가설을 채택한다.
df<-read.spss('data.SAV')
## Warning in read.spss("data.SAV"): data.SAV: Very long string record(s) found
## (record type 7, subtype 14), each will be imported in consecutive separate
## variables
df<-as.data.frame(df)
glimpse(df)
## Rows: 3,887
## Columns: 288
## $ ID <dbl> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17…
## $ respondentID <dbl> 4129, 3198, 2586, 1148, 3928, 384, 326, 41, 3983, 742, 37…
## $ TYPE <fct> 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, …
## $ Q1 <fct> 남성, 여성, 남성, 여성, 남성, 여성, 여성, 여성, 남성, 여…
## $ Q2 <dbl> 1987, 1968, 1971, 1995, 1989, 1972, 1993, 1959, 1980, 197…
## $ Q2_R <fct> 30대, 50대, 50대, 20대, 30대, 50대, 30대, 60대 이상, 40대…
## $ Q3 <fct> 경기, 강원, 서울, 경기, 서울, 경기, 강원, 강원, 강원, 강…
## $ Q3_R <fct> "경기도, 인천", "강원, 제주", "서울", "경기도, 인천", "서…
## $ Q4 <fct> 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, …
## $ DM4 <fct> "서울/강원", "서울/강원", "서울/강원", "본부", "서울/강원…
## $ DM5 <fct> 4급, 2급 이상, 5급, 4급, 3급, 업무지원직, 5급, 4급, 4급, …
## $ DM6 <fct> 요양직, 행정직, 요양직, 행정직, 행정직, 기타, 행정직, 행…
## $ A1_1 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ A1_2 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ A1_3 <fct> 3 그렇지 않다, 4 전혀 그렇지 않다, 4 전혀 그렇지 않다, 2 …
## $ A1_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 3 그렇지 않다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ A2_1 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 …
## $ A2_2 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ A2_3 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇…
## $ A2_4 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 …
## $ A2_5 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ A2_6 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 …
## $ A2_7 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 …
## $ A2_8 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 3 그렇지 않다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ A3 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 …
## $ A4_1 <fct> "인터넷(인터넷 뉴스 등)", "방송(라디오/TV)", "방송(라디오…
## $ A4_2 <fct> "직장/산업현장 교육", "인터넷(인터넷 뉴스 등)", "인터넷(…
## $ A4_3 <fct> "방송(라디오/TV)", "SNS(인스타그램, 페이스 북 등)", "직장…
## $ A4_etc <chr> " ", " …
## $ B1_1 <fct> NA, "도보", NA, NA, "도보", NA, "도보", NA, NA, "도보", N…
## $ B1_2 <fct> "대중교통(버스, 지하철 및 택시)", "대중교통(버스, 지하철 …
## $ B1_3 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ B1_4 <fct> NA, "자가용", NA, NA, "자가용", "자가용", "자가용", NA, "…
## $ B1_5 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ B1_etc_5 <chr> " ", " ", " ", " …
## $ B2 <fct> 3 불만족함, 1 매우 만족함, 3 불만족함, 2 만족함, 3 불만족…
## $ B2_1 <fct> NA, 이용하기 편리함, NA, 주변 환경이 좋음, NA, NA, 주변 …
## $ B2_1_etc <chr> " ", " …
## $ B2_2 <fct> 거리가 멀리 있음(물리적 거리), NA, 거리가 멀리 있음(물리…
## $ B2_2_etc <chr> " …
## $ B3_1 <fct> 3 그렇지 않다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ B3_2 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B3_3 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ B3_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ B3_5 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ B3_6 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ B4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B5_1 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B5_2 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ B5_3 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ B5_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B5_5 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B6 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B7 <fct> 2 조금 안전하다, 1 매우 안전하다, 1 매우 안전하다, 2 조금…
## $ B7_1 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ B7_1_etc <chr> " …
## $ C1 <fct> 2 잘 알고 있다, 1 매우 잘 알고 있다, 2 잘 알고 있다, 3 모…
## $ C2 <fct> 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, …
## $ C2_1_1 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 넘어…
## $ C2_1_2 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 충돌(…
## $ C2_1_3 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_4 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 끼임(…
## $ C2_1_5 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_6 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_7 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_8 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_etc_8 <chr> " "…
## $ C2_2 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1 매…
## $ C3 <fct> 2 잘 대비하고 있음, 1 매우 잘 대비하고 있음, 2 잘 대비하…
## $ C4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 …
## $ C4_1_1 <fct> 공단 시설환경 개선, 안전 소통 채널 다양화, 공단 시설환경 …
## $ C4_1_2 <fct> 안전보건 문화 캠페인 진행, 안전보건 문화 교육 및 실천, 장…
## $ C4_1_etc <chr> " …
## $ C4_1_0 <chr> " …
## $ C5_1 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 3 그렇지 않…
## $ C5_2 <fct> 3 그렇지 않다, 4 전혀 그렇지 않다, 3 그렇지 않다, 2 그렇…
## $ C5_3 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 …
## $ C5_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 …
## $ C5_5 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇…
## $ C5_6 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 …
## $ D1 <fct> 2 어느 정도 알고 있다, 2 어느 정도 알고 있다, 2 어느 정도…
## $ D2 <fct> 2 만족, 1 매우만족, 2 만족, 2 만족, 2 만족, 1 매우만족, 2…
## $ D3_1 <fct> 분기별 정기 안전보건교육 실시, 분기별 정기 안전보건교육 …
## $ D3_2 <fct> 4·4·4 안전점검의 날 운영, 4·4·4 안전점검의 날 운영, 4…
## $ D3_3 <fct> NA, NA, 안전체험교육 실시, NA, NA, NA, NA, 안전체험교육 …
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## $ D3_6 <fct> NA, 안전경영책임계획 이행, 안전경영책임계획 이행, NA, NA,…
## $ D3_7 <fct> NA, 안전보건경영시스템 인증, NA, NA, NA, NA, 안전보건경영…
## $ D3_8 <fct> NA, 안전사고 조치 매뉴얼 개정, 안전사고 조치 매뉴얼 개정,…
## $ D3_9 <fct> NA, 발주건설공사 안전점검 실시, NA, NA, NA, NA, NA, NA, …
## $ D3_10 <fct> NA, 안전보건경영방침 개정·배포, 안전보건경영방침 개정·…
## $ D3_11 <fct> NA, 중대재해처벌법 종합대책 이행, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
## $ D3_12 <fct> NA, NA, 도급사업 안전보건관리 강화, NA, NA, NA, NA, NA, …
## $ D3_13 <fct> NA, NA, 안전보건표지 인증 캠페인, NA, 안전보건표지 인증 …
## $ D3_1_1 <fct> 4·4·4 안전점검의 날 운영, 분기별 정기 안전보건교육 실시…
## $ D3_1_2 <fct> 분기별 정기 안전보건교육 실시, 안전보건경영시스템 인증, …
## $ D3_1_3 <fct> NA, 안전보건경영방침 개정·배포, 안전신고제도 운영, NA, …
## $ D4_1 <fct> NA, NA, NA, 안전보건교육 방법분야 확대(체험 교육 등), 안…
## $ D4_2 <fct> NA, 대국민 안전보건 홍보(캠페인) 진행, NA, NA, NA, NA, NA…
## $ D4_3 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 안전관련 내부 공모전 진행…
## $ D4_4 <fct> NA, 안전 소통 채널(게시판 등) 활성화, NA, NA, NA, 안전 소…
## $ D4_5 <fct> NA, NA, 안전보건관련 물품 제공, NA, NA, 안전보건관련 물품…
## $ D4_6 <fct> 안전관련 제안 시 보상(포상) 증대, 안전관련 제안 시 보상(…
## $ D4_7 <fct> NA, 안전점검 관리 내부 매뉴얼 공유, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ D4_8 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 기타, NA, NA, NA, NA, NA,…
## $ D4_etc_8 <chr> " …
## $ D5_1 <fct> NA, 심폐소생술 교육, 심폐소생술 교육, 심폐소생술 교육, 심…
## $ D5_2 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 안전보건 미담사례 포상, …
## $ D5_3 <fct> NA, 마음안심버스, NA, NA, NA, NA, 마음안심버스, 마음안심…
## $ D5_4 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, 보건관리 퀴즈대회, NA, NA, 보건관리 …
## $ D5_5 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 직장내 동료상담사 양성, …
## $ D5_6 <fct> 마음건강검진, 마음건강검진, 마음건강검진, NA, 마음건강검…
## $ D5_7 <fct> NA, 1:1 전문가 상담, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1:1 전문가 …
## $ D5_8 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 자녀 심리 상담, 자녀 심리…
## $ D5_9 <fct> NA, 오피스 요가, NA, NA, NA, 오피스 요가, NA, NA, 오피스 …
## $ D5_10 <fct> NA, NA, NA, NA, MBTI 전문가 상담, NA, MBTI 전문가 상담, N…
## $ D5_11 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 일반검진 확진검사 실시인증, NA, …
## $ D5_1_1 <fct> 마음건강검진, 심폐소생술 교육, 심폐소생술 교육, 심폐소생…
## $ D5_1_2 <fct> NA, 마음건강검진, 마음건강검진, NA, MBTI 전문가 상담, 심…
## $ D5_1_3 <fct> NA, 1:1 전문가 상담, NA, NA, 심폐소생술 교육, 보건관리 퀴…
## $ D6_1 <fct> NA, "임직원 정서지원 사업", "임직원 정서지원 사업", NA, N…
## $ D6_2 <fct> "임직원 건강검진 사후관리", NA, NA, NA, "임직원 건강검진 …
## $ D6_3 <fct> NA, "근골격계질환 예방", "근골격계질환 예방", NA, "근골격…
## $ D6_4 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "화학물질 점검 및 밀폐공…
## $ D6_5 <fct> NA, "보건교육 및 문화 확산 활동", NA, "보건교육 및 문화 …
## $ D6_6 <fct> NA, "운동,금연,금주 등 생활습관 개선 프로그램", NA, NA, "…
## $ D6_7 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "기타", NA, NA, NA, NA, N…
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## $ D7 <fct> 교육∙훈련활동 내실화, 경영진의 의지, 안전보건관련 …
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## $ D8_1 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
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## $ D8_7 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 3 그렇지 않…
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## $ DM1 <fct> 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, …
## $ DM2 <fct> 남성, 여성, 남성, 여성, 남성, 여성, 여성, 여성, 남성, 여…
## $ DM3 <fct> 30대, 50대, 50대, 20대, 30대, 50대, 30대, 60대 이상, 40대…
## $ DM11 <fct> 경기, 강원, 서울, 경기, 서울, 경기, 강원, 강원, 강원, 강…
## $ DM12 <fct> "경기도, 인천", "강원, 제주", "서울", "경기도, 인천", "서…
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## $ MD8_7 <dbl> 3, 4, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 3, …
## $ MD8_8 <dbl> 3, 4, 3, 3, 3, 3, 2, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 2, …
## $ BA1_1 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 100.0…
## $ BA1_2 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 100.0…
## $ BA1_3 <dbl> 33.33333, 0.00000, 0.00000, 66.66667, 33.33333, 33.33333,…
## $ BA1_4 <dbl> 66.66667, 100.00000, 33.33333, 66.66667, 33.33333, 66.666…
## $ BA2_1 <dbl> 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00000, 100.00…
## $ BA2_2 <dbl> 66.66667, 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BA2_3 <dbl> 66.66667, 66.66667, 100.00000, 66.66667, 100.00000, 66.66…
## $ BA2_4 <dbl> 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00000, 66.666…
## $ BA2_5 <dbl> 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.6666…
## $ BA2_6 <dbl> 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00000, 66.666…
## $ BA2_7 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 100.00000, 66.6…
## $ BA2_8 <dbl> 66.66667, 100.00000, 33.33333, 66.66667, 33.33333, 33.333…
## $ BA3 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.6…
## $ BB2 <dbl> 33.33333, 100.00000, 33.33333, 66.66667, 33.33333, 33.333…
## $ BB3_1 <dbl> 33.33333, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 33.333…
## $ BB3_2 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BB3_3 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66…
## $ BB3_4 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 33.33333, 66.66…
## $ BB3_5 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66…
## $ BB3_6 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 33.33333, 66.66…
## $ BB4 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BB5_1 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BB5_2 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66…
## $ BB5_3 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 33.33333, 66.66…
## $ BB5_4 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BB5_5 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BB6 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BB7 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66…
## $ BC1 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 33.33333, 33.33333, 100.00…
## $ BC2_2 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 100.0…
## $ BC3 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 100.00000, 66.66…
## $ BC4 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00…
## $ BC5_1 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 33.33333, 100.00…
## $ BC5_2 <dbl> 33.33333, 0.00000, 33.33333, 66.66667, 33.33333, 0.00000,…
## $ BC5_3 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00…
## $ BC5_4 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00…
## $ BC5_5 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 100.00000, 100.0…
## $ BC5_6 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00…
## $ BD1 <dbl> 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.000…
## $ BD2 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00…
## $ BD8_1 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BD8_2 <dbl> 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.6666…
## $ BD8_3 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 100.00000, 66.66…
## $ BD8_4 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BD8_5 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BD8_6 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BD8_7 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 33.33333, 66.666…
## $ BD8_8 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
cf1<-df %>% select(1:24)
cf2_국민<-cf1 %>%filter(TYPE=="일반인")
colSums(is.na(cf2_국민))
## ID respondentID TYPE Q1 Q2 Q2_R
## 0 1000 0 0 0 0
## Q3 Q3_R Q4 DM4 DM5 DM6
## 0 0 0 1000 1000 1000
## A1_1 A1_2 A1_3 A1_4 A2_1 A2_2
## 0 0 0 0 0 0
## A2_3 A2_4 A2_5 A2_6 A2_7 A2_8
## 0 0 0 0 0 0
cf2_국민$A2_1<-as.integer(cf2_국민$A2_1)
cf2_국민$A2_2<-as.integer(cf2_국민$A2_2)
cf2_국민$A2_3<-as.integer(cf2_국민$A2_3)
cf2_국민$A2_4<-as.integer(cf2_국민$A2_4)
cf2_국민$A2_5<-as.integer(cf2_국민$A2_5)
cf2_국민$A2_6<-as.integer(cf2_국민$A2_6)
cf2_국민$A2_7<-as.integer(cf2_국민$A2_7)
cf2_국민$A2_8<-as.integer(cf2_국민$A2_8)
cf2_국민$안전의식<-(cf2_국민$A2_1+cf2_국민$A2_2+cf2_국민$A2_3+cf2_국민$A2_4+cf2_국민$A2_5+cf2_국민$A2_6+cf2_국민$A2_7+cf2_국민$A2_8)/8
summary(cf2_국민$안전의식)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1.000 1.875 2.125 2.125 2.375 3.375
hist(cf2_국민$안전의식)
# t.test
var.test(cf2_국민$안전의식~cf2_국민$Q1)
##
## F test to compare two variances
##
## data: cf2_국민$안전의식 by cf2_국민$Q1
## F = 0.94507, num df = 508, denom df = 490, p-value = 0.5279
## alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
## 0.7926682 1.1264468
## sample estimates:
## ratio of variances
## 0.9450664
# 등분산성 검정
# 귀무가설 남녀별 분산이 동일하다
# 대립가설 남녀별 분산이 동일하지 않다.
# p-value>유의수준(0.05),귀무가설을 채택한다.
t.test(cf2_국민$안전의식~cf2_국민$Q1,var.equal=TRUE)
##
## Two Sample t-test
##
## data: cf2_국민$안전의식 by cf2_국민$Q1
## t = -0.54213, df = 998, p-value = 0.5879
## alternative hypothesis: true difference in means between group 남성 and group 여성 is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.06818377 0.03866521
## sample estimates:
## mean in group 남성 mean in group 여성
## 2.117878 2.132637
# 귀무가설 남녀별로 안전성 의식에 대한 평균차이는 없다.
# 대립가설 남녀별로 안전성 의식에 대한 평균차이는 있다.
# p-value>유의수준(0.05),귀무가설을 채택한다.
boxplot(cf2_국민$안전의식~cf2_국민$Q1)
# anova
gc.out1<-aov(cf2_국민$안전의식~cf2_국민$Q2_R,data=cf2_국민)
summary(gc.out1)
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## cf2_국민$Q2_R 4 0.79 0.1974 1.067 0.372
## Residuals 995 184.13 0.1851
# 귀무가설: 연령대별로 안정성에 대한 차이가 없다.
# 대립가설: 연령대별로 안정성에 대한 차이가 있다.
# p-value(0.308)> 유의수준(0.05), 귀무가설을 채택한다.
# 안전성과 안전의식 상관계수
df<-read.spss('data.SAV')
## Warning in read.spss("data.SAV"): data.SAV: Very long string record(s) found
## (record type 7, subtype 14), each will be imported in consecutive separate
## variables
df<-as.data.frame(df)
glimpse(df)
## Rows: 3,887
## Columns: 288
## $ ID <dbl> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17…
## $ respondentID <dbl> 4129, 3198, 2586, 1148, 3928, 384, 326, 41, 3983, 742, 37…
## $ TYPE <fct> 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, …
## $ Q1 <fct> 남성, 여성, 남성, 여성, 남성, 여성, 여성, 여성, 남성, 여…
## $ Q2 <dbl> 1987, 1968, 1971, 1995, 1989, 1972, 1993, 1959, 1980, 197…
## $ Q2_R <fct> 30대, 50대, 50대, 20대, 30대, 50대, 30대, 60대 이상, 40대…
## $ Q3 <fct> 경기, 강원, 서울, 경기, 서울, 경기, 강원, 강원, 강원, 강…
## $ Q3_R <fct> "경기도, 인천", "강원, 제주", "서울", "경기도, 인천", "서…
## $ Q4 <fct> 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, 예, …
## $ DM4 <fct> "서울/강원", "서울/강원", "서울/강원", "본부", "서울/강원…
## $ DM5 <fct> 4급, 2급 이상, 5급, 4급, 3급, 업무지원직, 5급, 4급, 4급, …
## $ DM6 <fct> 요양직, 행정직, 요양직, 행정직, 행정직, 기타, 행정직, 행…
## $ A1_1 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ A1_2 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ A1_3 <fct> 3 그렇지 않다, 4 전혀 그렇지 않다, 4 전혀 그렇지 않다, 2 …
## $ A1_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 3 그렇지 않다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ A2_1 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 …
## $ A2_2 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ A2_3 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇…
## $ A2_4 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 …
## $ A2_5 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ A2_6 <fct> 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 …
## $ A2_7 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 …
## $ A2_8 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 3 그렇지 않다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ A3 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 …
## $ A4_1 <fct> "인터넷(인터넷 뉴스 등)", "방송(라디오/TV)", "방송(라디오…
## $ A4_2 <fct> "직장/산업현장 교육", "인터넷(인터넷 뉴스 등)", "인터넷(…
## $ A4_3 <fct> "방송(라디오/TV)", "SNS(인스타그램, 페이스 북 등)", "직장…
## $ A4_etc <chr> " ", " …
## $ B1_1 <fct> NA, "도보", NA, NA, "도보", NA, "도보", NA, NA, "도보", N…
## $ B1_2 <fct> "대중교통(버스, 지하철 및 택시)", "대중교통(버스, 지하철 …
## $ B1_3 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ B1_4 <fct> NA, "자가용", NA, NA, "자가용", "자가용", "자가용", NA, "…
## $ B1_5 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ B1_etc_5 <chr> " ", " ", " ", " …
## $ B2 <fct> 3 불만족함, 1 매우 만족함, 3 불만족함, 2 만족함, 3 불만족…
## $ B2_1 <fct> NA, 이용하기 편리함, NA, 주변 환경이 좋음, NA, NA, 주변 …
## $ B2_1_etc <chr> " ", " …
## $ B2_2 <fct> 거리가 멀리 있음(물리적 거리), NA, 거리가 멀리 있음(물리…
## $ B2_2_etc <chr> " …
## $ B3_1 <fct> 3 그렇지 않다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ B3_2 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B3_3 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ B3_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ B3_5 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ B3_6 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ B4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B5_1 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B5_2 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇…
## $ B5_3 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 3 그렇…
## $ B5_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B5_5 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B6 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
## $ B7 <fct> 2 조금 안전하다, 1 매우 안전하다, 1 매우 안전하다, 2 조금…
## $ B7_1 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ B7_1_etc <chr> " …
## $ C1 <fct> 2 잘 알고 있다, 1 매우 잘 알고 있다, 2 잘 알고 있다, 3 모…
## $ C2 <fct> 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, …
## $ C2_1_1 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 넘어…
## $ C2_1_2 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 충돌(…
## $ C2_1_3 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_4 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 끼임(…
## $ C2_1_5 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_6 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_7 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_8 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ C2_1_etc_8 <chr> " "…
## $ C2_2 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1 매…
## $ C3 <fct> 2 잘 대비하고 있음, 1 매우 잘 대비하고 있음, 2 잘 대비하…
## $ C4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 …
## $ C4_1_1 <fct> 공단 시설환경 개선, 안전 소통 채널 다양화, 공단 시설환경 …
## $ C4_1_2 <fct> 안전보건 문화 캠페인 진행, 안전보건 문화 교육 및 실천, 장…
## $ C4_1_etc <chr> " …
## $ C4_1_0 <chr> " …
## $ C5_1 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 3 그렇지 않…
## $ C5_2 <fct> 3 그렇지 않다, 4 전혀 그렇지 않다, 3 그렇지 않다, 2 그렇…
## $ C5_3 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 …
## $ C5_4 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 …
## $ C5_5 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 매우 그렇…
## $ C5_6 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 1 …
## $ D1 <fct> 2 어느 정도 알고 있다, 2 어느 정도 알고 있다, 2 어느 정도…
## $ D2 <fct> 2 만족, 1 매우만족, 2 만족, 2 만족, 2 만족, 1 매우만족, 2…
## $ D3_1 <fct> 분기별 정기 안전보건교육 실시, 분기별 정기 안전보건교육 …
## $ D3_2 <fct> 4·4·4 안전점검의 날 운영, 4·4·4 안전점검의 날 운영, 4…
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## $ D3_7 <fct> NA, 안전보건경영시스템 인증, NA, NA, NA, NA, 안전보건경영…
## $ D3_8 <fct> NA, 안전사고 조치 매뉴얼 개정, 안전사고 조치 매뉴얼 개정,…
## $ D3_9 <fct> NA, 발주건설공사 안전점검 실시, NA, NA, NA, NA, NA, NA, …
## $ D3_10 <fct> NA, 안전보건경영방침 개정·배포, 안전보건경영방침 개정·…
## $ D3_11 <fct> NA, 중대재해처벌법 종합대책 이행, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
## $ D3_12 <fct> NA, NA, 도급사업 안전보건관리 강화, NA, NA, NA, NA, NA, …
## $ D3_13 <fct> NA, NA, 안전보건표지 인증 캠페인, NA, 안전보건표지 인증 …
## $ D3_1_1 <fct> 4·4·4 안전점검의 날 운영, 분기별 정기 안전보건교육 실시…
## $ D3_1_2 <fct> 분기별 정기 안전보건교육 실시, 안전보건경영시스템 인증, …
## $ D3_1_3 <fct> NA, 안전보건경영방침 개정·배포, 안전신고제도 운영, NA, …
## $ D4_1 <fct> NA, NA, NA, 안전보건교육 방법분야 확대(체험 교육 등), 안…
## $ D4_2 <fct> NA, 대국민 안전보건 홍보(캠페인) 진행, NA, NA, NA, NA, NA…
## $ D4_3 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 안전관련 내부 공모전 진행…
## $ D4_4 <fct> NA, 안전 소통 채널(게시판 등) 활성화, NA, NA, NA, 안전 소…
## $ D4_5 <fct> NA, NA, 안전보건관련 물품 제공, NA, NA, 안전보건관련 물품…
## $ D4_6 <fct> 안전관련 제안 시 보상(포상) 증대, 안전관련 제안 시 보상(…
## $ D4_7 <fct> NA, 안전점검 관리 내부 매뉴얼 공유, NA, NA, NA, NA, NA, N…
## $ D4_8 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 기타, NA, NA, NA, NA, NA,…
## $ D4_etc_8 <chr> " …
## $ D5_1 <fct> NA, 심폐소생술 교육, 심폐소생술 교육, 심폐소생술 교육, 심…
## $ D5_2 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 안전보건 미담사례 포상, …
## $ D5_3 <fct> NA, 마음안심버스, NA, NA, NA, NA, 마음안심버스, 마음안심…
## $ D5_4 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, 보건관리 퀴즈대회, NA, NA, 보건관리 …
## $ D5_5 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 직장내 동료상담사 양성, …
## $ D5_6 <fct> 마음건강검진, 마음건강검진, 마음건강검진, NA, 마음건강검…
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## $ D5_8 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 자녀 심리 상담, 자녀 심리…
## $ D5_9 <fct> NA, 오피스 요가, NA, NA, NA, 오피스 요가, NA, NA, 오피스 …
## $ D5_10 <fct> NA, NA, NA, NA, MBTI 전문가 상담, NA, MBTI 전문가 상담, N…
## $ D5_11 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 일반검진 확진검사 실시인증, NA, …
## $ D5_1_1 <fct> 마음건강검진, 심폐소생술 교육, 심폐소생술 교육, 심폐소생…
## $ D5_1_2 <fct> NA, 마음건강검진, 마음건강검진, NA, MBTI 전문가 상담, 심…
## $ D5_1_3 <fct> NA, 1:1 전문가 상담, NA, NA, 심폐소생술 교육, 보건관리 퀴…
## $ D6_1 <fct> NA, "임직원 정서지원 사업", "임직원 정서지원 사업", NA, N…
## $ D6_2 <fct> "임직원 건강검진 사후관리", NA, NA, NA, "임직원 건강검진 …
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## $ D6_4 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "화학물질 점검 및 밀폐공…
## $ D6_5 <fct> NA, "보건교육 및 문화 확산 활동", NA, "보건교육 및 문화 …
## $ D6_6 <fct> NA, "운동,금연,금주 등 생활습관 개선 프로그램", NA, NA, "…
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## $ D7 <fct> 교육∙훈련활동 내실화, 경영진의 의지, 안전보건관련 …
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## $ D8_1 <fct> 2 그렇다, 1 매우 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 그렇다, 2 …
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## $ DM1 <fct> 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, 임직원, …
## $ DM2 <fct> 남성, 여성, 남성, 여성, 남성, 여성, 여성, 여성, 남성, 여…
## $ DM3 <fct> 30대, 50대, 50대, 20대, 30대, 50대, 30대, 60대 이상, 40대…
## $ DM11 <fct> 경기, 강원, 서울, 경기, 서울, 경기, 강원, 강원, 강원, 강…
## $ DM12 <fct> "경기도, 인천", "강원, 제주", "서울", "경기도, 인천", "서…
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## $ MD8_8 <dbl> 3, 4, 3, 3, 3, 3, 2, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 2, …
## $ BA1_1 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 100.0…
## $ BA1_2 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 100.0…
## $ BA1_3 <dbl> 33.33333, 0.00000, 0.00000, 66.66667, 33.33333, 33.33333,…
## $ BA1_4 <dbl> 66.66667, 100.00000, 33.33333, 66.66667, 33.33333, 66.666…
## $ BA2_1 <dbl> 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00000, 100.00…
## $ BA2_2 <dbl> 66.66667, 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BA2_3 <dbl> 66.66667, 66.66667, 100.00000, 66.66667, 100.00000, 66.66…
## $ BA2_4 <dbl> 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00000, 66.666…
## $ BA2_5 <dbl> 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.6666…
## $ BA2_6 <dbl> 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00000, 66.666…
## $ BA2_7 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 100.00000, 66.6…
## $ BA2_8 <dbl> 66.66667, 100.00000, 33.33333, 66.66667, 33.33333, 33.333…
## $ BA3 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.6…
## $ BB2 <dbl> 33.33333, 100.00000, 33.33333, 66.66667, 33.33333, 33.333…
## $ BB3_1 <dbl> 33.33333, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 33.333…
## $ BB3_2 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BB3_3 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66…
## $ BB3_4 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 33.33333, 66.66…
## $ BB3_5 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66…
## $ BB3_6 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 33.33333, 66.66…
## $ BB4 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BB5_1 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BB5_2 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66…
## $ BB5_3 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 33.33333, 66.66…
## $ BB5_4 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BB5_5 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BB6 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BB7 <dbl> 66.66667, 100.00000, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66…
## $ BC1 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 33.33333, 33.33333, 100.00…
## $ BC2_2 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 100.0…
## $ BC3 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 100.00000, 66.66…
## $ BC4 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00…
## $ BC5_1 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 33.33333, 100.00…
## $ BC5_2 <dbl> 33.33333, 0.00000, 33.33333, 66.66667, 33.33333, 0.00000,…
## $ BC5_3 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00…
## $ BC5_4 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00…
## $ BC5_5 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 100.00000, 100.0…
## $ BC5_6 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00…
## $ BD1 <dbl> 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.000…
## $ BD2 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 100.00…
## $ BD8_1 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BD8_2 <dbl> 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.6666…
## $ BD8_3 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 100.00000, 66.66…
## $ BD8_4 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BD8_5 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BD8_6 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
## $ BD8_7 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 33.33333, 66.666…
## $ BD8_8 <dbl> 66.66667, 100.00000, 66.66667, 66.66667, 66.66667, 66.666…
ef1<-df %>% select(1:24)
ef2_국민<-ef1 %>%filter(TYPE=="일반인")
ef2_국민$A1_1<-as.integer(ef2_국민$A1_1)
ef2_국민$A1_2<-as.integer(ef2_국민$A1_2)
ef2_국민$A1_3<-as.integer(ef2_국민$A1_3)
ef2_국민$A1_4<-as.integer(ef2_국민$A1_4)
ef2_국민$안전성<-(ef2_국민$A1_1+ef2_국민$A1_2+ef2_국민$A1_3+ef2_국민$A1_4)/4
ef2_국민$A2_1<-as.integer(ef2_국민$A2_1)
ef2_국민$A2_2<-as.integer(ef2_국민$A2_2)
ef2_국민$A2_3<-as.integer(ef2_국민$A2_3)
ef2_국민$A2_4<-as.integer(ef2_국민$A2_4)
ef2_국민$A2_5<-as.integer(ef2_국민$A2_5)
ef2_국민$A2_6<-as.integer(ef2_국민$A2_6)
ef2_국민$A2_7<-as.integer(ef2_국민$A2_7)
ef2_국민$A2_8<-as.integer(ef2_국민$A2_8)
ef2_국민$안전의식<-(ef2_국민$A2_1+ef2_국민$A2_2+ef2_국민$A2_3
+ef2_국민$A2_4+ef2_국민$A2_5+ef2_국민$A2_6
+ef2_국민$A2_7+ef2_국민$A2_8)/8
cor(ef2_국민$안전의식,ef2_국민$안전성)
## [1] -0.005520496
summary(ef2_국민$안전의식)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1.000 1.875 2.125 2.125 2.375 3.375
summary(ef2_국민$안전성)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1.000 2.000 2.500 2.531 3.000 4.000
df<-read.spss('Data.SAV')
## Warning in read.spss("Data.SAV"): Data.SAV: Very long string record(s) found
## (record type 7, subtype 14), each will be imported in consecutive separate
## variables
library(dplyr)
df<-as.data.frame(df)
df<-df %>%filter(TYPE=="일반인")
af1<-df %>% select(3:9,56:66)
af1 %>% count(C2_1_1)
## C2_1_1 n
## 1 넘어짐(미끄러짐) 52
## 2 <NA> 948
af2<-af1 %>% filter(C2_1_1=='넘어짐(미끄러짐)')
af2 %>% count(C2_1_1)
## C2_1_1 n
## 1 넘어짐(미끄러짐) 52
xtabs(~Q1+C2_1_1 ,data=af2)
## C2_1_1
## Q1 넘어짐(미끄러짐) 충돌(벽 및 시설 등) 떨어짐(낙상) 끼임(기계 및 시설 등)
## 남성 26 0 0 0
## 여성 26 0 0 0
## C2_1_1
## Q1 깔림 뒤집힘 물건에 맞음 찔리거나 베임 기타
## 남성 0 0 0 0
## 여성 0 0 0 0
xtabs(~Q2_R+C2_1_1 ,data=af2)
## C2_1_1
## Q2_R 넘어짐(미끄러짐) 충돌(벽 및 시설 등) 떨어짐(낙상)
## 20대 12 0 0
## 30대 12 0 0
## 40대 11 0 0
## 50대 7 0 0
## 60대 이상 10 0 0
## C2_1_1
## Q2_R 끼임(기계 및 시설 등) 깔림 뒤집힘 물건에 맞음 찔리거나 베임 기타
## 20대 0 0 0 0 0
## 30대 0 0 0 0 0
## 40대 0 0 0 0 0
## 50대 0 0 0 0 0
## 60대 이상 0 0 0 0 0
xtabs(~Q3+C2_1_1,data=af2)
## C2_1_1
## Q3 넘어짐(미끄러짐) 충돌(벽 및 시설 등) 떨어짐(낙상) 끼임(기계 및 시설 등)
## 서울 18 0 0 0
## 부산 2 0 0 0
## 인천 7 0 0 0
## 대구 4 0 0 0
## 광주 1 0 0 0
## 대전 2 0 0 0
## 울산 4 0 0 0
## 경기 8 0 0 0
## 강원 1 0 0 0
## 충북 1 0 0 0
## 충남 1 0 0 0
## 경북 0 0 0 0
## 경남 1 0 0 0
## 전북 2 0 0 0
## 전남 0 0 0 0
## 제주 0 0 0 0
## C2_1_1
## Q3 깔림 뒤집힘 물건에 맞음 찔리거나 베임 기타
## 서울 0 0 0 0
## 부산 0 0 0 0
## 인천 0 0 0 0
## 대구 0 0 0 0
## 광주 0 0 0 0
## 대전 0 0 0 0
## 울산 0 0 0 0
## 경기 0 0 0 0
## 강원 0 0 0 0
## 충북 0 0 0 0
## 충남 0 0 0 0
## 경북 0 0 0 0
## 경남 0 0 0 0
## 전북 0 0 0 0
## 전남 0 0 0 0
## 제주 0 0 0 0