Sejong_poll

Data input

load("./sejong_poll_data.RData")

Data

kable(sejong.poll[4:1])

region	class	vote	counts
Seoul	high	yes	21
Seoul	high	no	194
Seoul	third.current	yes	259
Seoul	third.current	no	393
Seoul	third.ex	yes	443
Seoul	third.ex	no	117
yuhu	ordinary	yes	1123
yuhu	ordinary	no	71
gyunggi	chief	yes	29
gyunggi	chief	no	5
gyunggi	ordinary	yes	17076
gyunggi	ordinary	no	236
pyungan	high	no	1
pyungan	chief	yes	6
pyungan	chief	no	35
pyungan	ordinary	yes	1326
pyungan	ordinary	no	28474
hwanghae	chief	yes	17
hwanghae	chief	no	17
hwanghae	ordinary	yes	4454
hwanghae	ordinary	no	15601
chungcheong	high	no	2
chungcheong	chief	yes	35
chungcheong	chief	no	26
chungcheong	ordinary	yes	6982
chungcheong	ordinary	no	14013
kangwon	chief	yes	5
kangwon	chief	no	10
kangwon	ordinary	yes	939
kangwon	ordinary	no	6888
hamgil	high	no	1
hamgil	chief	yes	3
hamgil	chief	no	14
hamgil	ordinary	yes	75
hamgil	ordinary	no	7387
gyungsang	chief	yes	55
gyungsang	chief	no	16
gyungsang	ordinary	yes	36262
gyungsang	ordinary	no	377
jeolla	high	no	2
jeolla	chief	yes	42
jeolla	chief	no	12
jeolla	ordinary	yes	29505
jeolla	ordinary	no	257

Korean Factor Levels

sejong.poll.kr <- sejong.poll
sejong.poll.kr$vote <- factor(sejong.poll.kr$vote, levels = c("yes", "no"), labels = c("찬성", "반대"))
class.labels.kr <- c("대신 등", "3품이하현직", "3품이하전직", "수령", "품관촌민") 
sejong.poll.kr$class <- factor(sejong.poll.kr$class, levels = class.levels, labels = class.labels.kr)
region.labels.kr <- c("서울", "유후사", "경기", "평안", "황해", "충청", "강원", "함길", "경상", "전라")
sejong.poll.kr$region <- factor(sejong.poll.kr$region, levels = region.levels, labels = region.labels.kr)
vnames.kr <- c("소계", "찬반", "계급", "지역")
# names(sejong.poll.kr) <- vnames.kr
kable(sejong.poll.kr[4:1])

region	class	vote	counts
서울	대신 등	찬성	21
서울	대신 등	반대	194
서울	3품이하현직	찬성	259
서울	3품이하현직	반대	393
서울	3품이하전직	찬성	443
서울	3품이하전직	반대	117
유후사	품관촌민	찬성	1123
유후사	품관촌민	반대	71
경기	수령	찬성	29
경기	수령	반대	5
경기	품관촌민	찬성	17076
경기	품관촌민	반대	236
평안	대신 등	반대	1
평안	수령	찬성	6
평안	수령	반대	35
평안	품관촌민	찬성	1326
평안	품관촌민	반대	28474
황해	수령	찬성	17
황해	수령	반대	17
황해	품관촌민	찬성	4454
황해	품관촌민	반대	15601
충청	대신 등	반대	2
충청	수령	찬성	35
충청	수령	반대	26
충청	품관촌민	찬성	6982
충청	품관촌민	반대	14013
강원	수령	찬성	5
강원	수령	반대	10
강원	품관촌민	찬성	939
강원	품관촌민	반대	6888
함길	대신 등	반대	1
함길	수령	찬성	3
함길	수령	반대	14
함길	품관촌민	찬성	75
함길	품관촌민	반대	7387
경상	수령	찬성	55
경상	수령	반대	16
경상	품관촌민	찬성	36262
경상	품관촌민	반대	377
전라	대신 등	반대	2
전라	수령	찬성	42
전라	수령	반대	12
전라	품관촌민	찬성	29505
전라	품관촌민	반대	257

# kable(sejong.poll.kr[4:1], align = NULL, col.names = vnames.kr[4:1])

Cross Tables

tbl.vote <- xtabs(counts ~ vote, data = sejong.poll.kr)
tbl.class <- xtabs(counts ~ class, data = sejong.poll.kr)
tbl.region <- xtabs(counts ~ region, data = sejong.poll.kr)
tbl.vote.class <- xtabs(counts ~ vote + class, data = sejong.poll.kr)
tbl.vote.region <- xtabs(counts ~ vote + region, data = sejong.poll.kr)
tbl.vote.class.region <- xtabs(counts ~ vote + class + region, data = sejong.poll.kr)
ftbl.vote.class.region <- ftable(xtabs(counts ~ vote + class + region, data = sejong.poll.kr))

Array

We can set up the data as an array

sejong.poll.array <- xtabs(counts ~ vote + class + region, data = sejong.poll.kr)
str(sejong.poll.array)

##  int [1:2, 1:5, 1:10] 21 194 259 393 443 117 0 0 0 0 ...
##  - attr(*, "dimnames")=List of 3
##   ..$ vote  : chr [1:2] "찬성" "반대"
##   ..$ class : chr [1:5] "대신 등" "3품이하현직" "3품이하전직" "수령" ...
##   ..$ region: chr [1:10] "서울" "유후사" "경기" "평안" ...
##  - attr(*, "class")= chr [1:2] "xtabs" "table"
##  - attr(*, "call")= language xtabs(formula = counts ~ vote + class + region, data = sejong.poll.kr)

sejong.poll.array

## , , region = 서울
## 
##       class
## vote   대신 등 3품이하현직 3품이하전직  수령 품관촌민
##   찬성      21         259         443     0        0
##   반대     194         393         117     0        0
## 
## , , region = 유후사
## 
##       class
## vote   대신 등 3품이하현직 3품이하전직  수령 품관촌민
##   찬성       0           0           0     0     1123
##   반대       0           0           0     0       71
## 
## , , region = 경기
## 
##       class
## vote   대신 등 3품이하현직 3품이하전직  수령 품관촌민
##   찬성       0           0           0    29    17076
##   반대       0           0           0     5      236
## 
## , , region = 평안
## 
##       class
## vote   대신 등 3품이하현직 3품이하전직  수령 품관촌민
##   찬성       0           0           0     6     1326
##   반대       1           0           0    35    28474
## 
## , , region = 황해
## 
##       class
## vote   대신 등 3품이하현직 3품이하전직  수령 품관촌민
##   찬성       0           0           0    17     4454
##   반대       0           0           0    17    15601
## 
## , , region = 충청
## 
##       class
## vote   대신 등 3품이하현직 3품이하전직  수령 품관촌민
##   찬성       0           0           0    35     6982
##   반대       2           0           0    26    14013
## 
## , , region = 강원
## 
##       class
## vote   대신 등 3품이하현직 3품이하전직  수령 품관촌민
##   찬성       0           0           0     5      939
##   반대       0           0           0    10     6888
## 
## , , region = 함길
## 
##       class
## vote   대신 등 3품이하현직 3품이하전직  수령 품관촌민
##   찬성       0           0           0     3       75
##   반대       1           0           0    14     7387
## 
## , , region = 경상
## 
##       class
## vote   대신 등 3품이하현직 3품이하전직  수령 품관촌민
##   찬성       0           0           0    55    36262
##   반대       0           0           0    16      377
## 
## , , region = 전라
## 
##       class
## vote   대신 등 3품이하현직 3품이하전직  수령 품관촌민
##   찬성       0           0           0    42    29505
##   반대       2           0           0    12      257

Votes

Total

Check the total vote with xtabs()

vote.total <- xtabs(counts ~ vote, data = sejong.poll.kr)
kable(t(as.matrix(vote.total)), caption = "총계")

총계
찬성	반대
98657	74149

# format(prop.table(vote.total)*100, digits = 3, nsmall = 1)
kable(t(as.matrix(format(prop.table(vote.total)*100, digits = 3, nsmall = 1))), caption = "백분률", align = rep("r", 2))

백분률
찬성	반대
57.1	42.9

vote.total.2 <- apply(sejong.poll.array, 1, sum)
# kable(t(as.matrix(vote.total.2)))
kable(t(as.matrix(vote.total.2)), caption = "총계")

총계
찬성	반대
98657	74149

Vote by class

vote.class <- xtabs(counts ~ vote + class, data = sejong.poll.kr)
kable(vote.class, caption = "계급별")

계급별
	대신 등	3품이하현직	3품이하전직	수령	품관촌민
찬성	21	259	443	192	97742
반대	200	393	117	135	73304

vote.class.a <- apply(sejong.poll.array, 1:2, sum)
kable(vote.class.a, caption = "계급별")

계급별
	대신 등	3품이하현직	3품이하전직	수령	품관촌민
찬성	21	259	443	192	97742
반대	200	393	117	135	73304

Commons vs Bureaucrats

We need to analyse Commons separately.

sejong.poll.kr$class.2 <- factor(ifelse(sejong.poll.kr$class == "품관촌민", "품관촌민", "관료"), levels = c("관료", "품관촌민"))
kable(sejong.poll.kr[c(4, 3, 5, 2, 1)])

region	class	class.2	vote	counts
서울	대신 등	관료	찬성	21
서울	대신 등	관료	반대	194
서울	3품이하현직	관료	찬성	259
서울	3품이하현직	관료	반대	393
서울	3품이하전직	관료	찬성	443
서울	3품이하전직	관료	반대	117
유후사	품관촌민	품관촌민	찬성	1123
유후사	품관촌민	품관촌민	반대	71
경기	수령	관료	찬성	29
경기	수령	관료	반대	5
경기	품관촌민	품관촌민	찬성	17076
경기	품관촌민	품관촌민	반대	236
평안	대신 등	관료	반대	1
평안	수령	관료	찬성	6
평안	수령	관료	반대	35
평안	품관촌민	품관촌민	찬성	1326
평안	품관촌민	품관촌민	반대	28474
황해	수령	관료	찬성	17
황해	수령	관료	반대	17
황해	품관촌민	품관촌민	찬성	4454
황해	품관촌민	품관촌민	반대	15601
충청	대신 등	관료	반대	2
충청	수령	관료	찬성	35
충청	수령	관료	반대	26
충청	품관촌민	품관촌민	찬성	6982
충청	품관촌민	품관촌민	반대	14013
강원	수령	관료	찬성	5
강원	수령	관료	반대	10
강원	품관촌민	품관촌민	찬성	939
강원	품관촌민	품관촌민	반대	6888
함길	대신 등	관료	반대	1
함길	수령	관료	찬성	3
함길	수령	관료	반대	14
함길	품관촌민	품관촌민	찬성	75
함길	품관촌민	품관촌민	반대	7387
경상	수령	관료	찬성	55
경상	수령	관료	반대	16
경상	품관촌민	품관촌민	찬성	36262
경상	품관촌민	품관촌민	반대	377
전라	대신 등	관료	반대	2
전라	수령	관료	찬성	42
전라	수령	관료	반대	12
전라	품관촌민	품관촌민	찬성	29505
전라	품관촌민	품관촌민	반대	257

str(sejong.poll.kr)

## 'data.frame':    44 obs. of  5 variables:
##  $ counts : int  21 194 259 393 443 117 1123 71 29 5 ...
##  $ vote   : Factor w/ 2 levels "찬성","반대": 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 ...
##  $ class  : Factor w/ 5 levels "대신 등","3품이하현직",..: 1 1 2 2 3 3 5 5 4 4 ...
##  $ region : Factor w/ 10 levels "서울","유후사",..: 1 1 1 1 1 1 2 2 3 3 ...
##  $ class.2: Factor w/ 2 levels "관료","품관촌민": 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 ...

Compare the votes by class.2, (Bureaucrats vs Commons)

vote.class.2 <- xtabs(counts ~ vote + class.2, data = sejong.poll.kr)
kable(vote.class.2, caption = "관료와 품관촌민")

관료와 품관촌민
	관료	품관촌민
찬성	915	97742
반대	845	73304

vote.class.2.a <- cbind("관료" = rowSums(vote.class.a[, -5]), "품관촌민" =  vote.class.a[, 5])
kable(vote.class.2.a, caption = "관료와 품관촌민")

관료와 품관촌민
	관료	품관촌민
찬성	915	97742
반대	845	73304

Add subtotals to the margins,

vote.class.2.am <- addmargins(vote.class.2)
colnames(vote.class.2.am)[3] <- "계"
rownames(vote.class.2.am)[3] <- "계"
kable(vote.class.2.am, align = rep("r", 3))

	관료	품관촌민	계
찬성	915	97742	98657
반대	845	73304	74149
계	1760	171046	172806

Compute the marginal proportions. Note the use of digits = 3 and nsmall = 1.

kable(format(prop.table(vote.class.2, margin = 2)*100, digits = 3, nsmall = 1), caption = "관료와 품관촌민", align = rep("r", 2))

관료와 품관촌민
	관료	품관촌민
찬성	52.0	57.1
반대	48.0	42.9

Votes by region with respect to class.2

Count the vote by region class.2 wise.

class.2 <- sejong.poll.kr$class.2
vote.region.bureaus <- xtabs(counts ~ vote + region, data = sejong.poll.kr, class.2 == "관료", drop = TRUE)
kable(vote.region.bureaus, caption = "집계(관료)")

집계(관료)
	서울	경기	평안	황해	충청	강원	함길	경상	전라
찬성	723	29	6	17	35	5	3	55	42
반대	704	5	36	17	28	10	15	16	14

# xtabs(counts ~ vote + region, data = sejong.poll.kr[class.2 == "Bureaus", ], drop = TRUE)
vote.region.commons <- xtabs(counts ~ vote + region, data = sejong.poll.kr, class.2 == "품관촌민", drop = TRUE)
kable(vote.region.commons, caption = "집계(품관촌민)", align = rep("r", 9))

집계(품관촌민)
	유후사	경기	평안	황해	충청	강원	함길	경상	전라
찬성	1123	17076	1326	4454	6982	939	75	36262	29505
반대	71	236	28474	15601	14013	6888	7387	377	257

Seoul has three times more Bureaucrats than other regions, so analyse further.

region <- sejong.poll.kr$region
vote.seoul.class <- xtabs(counts ~ vote + class, data = sejong.poll.kr, region == "서울", drop = TRUE)
kable(vote.seoul.class, caption = "서울")

서울
	대신 등	3품이하현직	3품이하전직
찬성	21	259	443
반대	194	393	117

kable(format(prop.table(vote.seoul.class, margin = 2)*100, digits  = 3, nsmall = 1), caption = "서울", align = rep("r", 3))

서울
	대신 등	3품이하현직	3품이하전직
찬성	9.77	39.72	79.11
반대	90.23	60.28	20.89

Chungcheong’s case.

vote.chung.class <- xtabs(counts ~ vote + class, data = sejong.poll.kr, region == "충청", drop = TRUE)
kable(format(prop.table(vote.chung.class, margin = 2)*100, digits = 3, nsmall = 1), caption = "충청", align = rep("r", 3))

충청
	대신 등	수령	품관촌민
찬성	0.0	57.4	33.3
반대	100.0	42.6	66.7

Save the working directory image.

save.image(file = "sejong_poll_data_kr.RData")

Sejong_poll_kr

coop711

2017-04-10