library(ggplot2)
energy0 <- read.csv("C:\\_work\\2018\\0615\\energy0\\energy.csv")
레이블을 먹이자
energy0$Q011 <- factor(energy0$Q011, levels = c(1, 2, 3, 4, 5),
labels = c("전혀 기여하지 않는다", "별로 기여하지 않는다",
"보통이다", "어느 정도 기여한다", "매우 기여한다"))
energy0$Q012 <- factor(energy0$Q012, levels = c(1, 2, 3, 4, 5),
labels = c("전혀 기여하지 않는다", "별로 기여하지 않는다",
"보통이다", "어느 정도 기여한다", "매우 기여한다"))
energy0$Q013 <- factor(energy0$Q013, levels = c(1, 2, 3, 4, 5),
labels = c("전혀 기여하지 않는다", "별로 기여하지 않는다",
"보통이다", "어느 정도 기여한다", "매우 기여한다"))
energy0$Q014 <- factor(energy0$Q014, levels = c(1, 2, 3, 4, 5),
labels = c("전혀 기여하지 않는다", "별로 기여하지 않는다",
"보통이다", "어느 정도 기여한다", "매우 기여한다"))
energy0$Q015 <- factor(energy0$Q015, levels = c(1, 2, 3, 4, 5),
labels = c("전혀 기여하지 않는다", "별로 기여하지 않는다",
"보통이다", "어느 정도 기여한다", "매우 기여한다"))
에너지원별 전기의 안전적/안전한 공급 기여도
화력
ggplot(energy0, aes(Q011)) + geom_histogram(stat = "count", fill = "white", color = "black")
## Warning: Ignoring unknown parameters: binwidth, bins, pad
수력
ggplot(energy0, aes(Q012)) + geom_histogram(stat = "count")
## Warning: Ignoring unknown parameters: binwidth, bins, pad
원자력
ggplot(energy0, aes(Q013)) + geom_histogram(stat = "count")
## Warning: Ignoring unknown parameters: binwidth, bins, pad
복합화력
ggplot(energy0, aes(Q014)) + geom_histogram(stat = "count")
## Warning: Ignoring unknown parameters: binwidth, bins, pad
신재생(예: 태약력, 풍력, 조력)
ggplot(energy0, aes(Q015)) + geom_histogram(stat = "count")
## Warning: Ignoring unknown parameters: binwidth, bins, pad
원자력에 대한 지식 test
energy0$Q0522 <- ifelse(energy0$Q052 == 2, 1, 0)
energy0$Q0523 <- ifelse(energy0$Q053 == 2, 1, 0)
energy0$Q0524 <- ifelse(energy0$Q054 == 2, 1, 0)
energy0$Q0525 <- ifelse(energy0$Q055 == 2, 1, 0)
energy0$Q0526 <- ifelse(energy0$Q056 == 2, 1, 0)
energy0$Q050 <- energy0$Q0522 + energy0$Q0523 + energy0$Q0524 + energy0$Q0525 + energy0$Q0526
원자력에 대한 지식 test 맞춘 갯수
table(energy0$Q050)
##
## 0 1 2 3 4 5
## 140 175 295 234 118 38
ggplot(energy0, aes(Q050)) + geom_histogram(stat = "count")
## Warning: Ignoring unknown parameters: binwidth, bins, pad
원자력에 대한 느낌(1 매우부정 5 매우긍정)
ggplot(energy0, aes(Q04)) + geom_histogram(stat = "count")
## Warning: Ignoring unknown parameters: binwidth, bins, pad
원자력에 대한 지식과 느낌의 상관관계
cor(energy0$Q050, energy0$Q04)
## [1] -0.1622919
그림을 그리기 위한 난수질
energy0$y <- energy0$Q04 + rnorm(1000)/10
energy0$x <- energy0$Q050 + rnorm(1000)/10
원 설문결과의 시각화 및 선형fit
ggplot(energy0, aes(x = Q050, y = Q04)) + geom_point() + stat_smooth(method = lm)
그림 그리기 위한 난수질 시각화 및 선형 fit
ggplot(energy0, aes(x = x, y = y)) + geom_point() + stat_smooth(method = lm, level = 0.95)
energy0$Q04f <- factor(energy0$Q04, levels = c(1, 2, 3, 4, 5),
labels = c("매우 부정", "약간 부정",
"긍정부정 반반",
"약간 긍정", "매우 긍정"))
지식수준에 따른 원자력 긍/부정
0개 맞춤
ggplot(energy0[energy0$Q050 == 0,], aes(Q04)) + geom_histogram(stat = "count") + xlim(0, 6)
## Warning: Ignoring unknown parameters: binwidth, bins, pad
1개 맞춤
ggplot(energy0[energy0$Q050 == 1,], aes(Q04)) + geom_histogram(stat = "count") + xlim(0, 6)
## Warning: Ignoring unknown parameters: binwidth, bins, pad
2개 맞춤
ggplot(energy0[energy0$Q050 == 2,], aes(Q04)) + geom_histogram(stat = "count") + xlim(0, 6)
## Warning: Ignoring unknown parameters: binwidth, bins, pad
3개 맞춤
ggplot(energy0[energy0$Q050 == 3,], aes(Q04)) + geom_histogram(stat = "count") + xlim(0, 6)
## Warning: Ignoring unknown parameters: binwidth, bins, pad
4개 맞춤
ggplot(energy0[energy0$Q050 == 4,], aes(Q04)) + geom_histogram(stat = "count") + xlim(0, 6)
## Warning: Ignoring unknown parameters: binwidth, bins, pad
5개 맞춤
ggplot(energy0[energy0$Q050 == 5,], aes(Q04)) + geom_histogram(stat = "count") + xlim(0, 6)
## Warning: Ignoring unknown parameters: binwidth, bins, pad
energy0$Q050f <- factor(energy0$Q050, levels = c(0, 1, 2, 3, 4, 5),
labels = c("0개", "1개", "2개", "3개", "4개", "5개"))
0개 ~ 5개 맞춘 사람들의 긍/부정 분포 비교(1 매우부정 5 매우긍정)
ggplot(energy0, aes(Q04, fill = Q050f)) + geom_density(alpha = .4)
0개 맞춘 사람들과 5개 맞춘 사람들의 긍/부정 분포 비교(1 매우 부정 5 매우 긍정)
ggplot(energy0[energy0$Q050 == 0 | energy0$Q050 == 5,], aes(Q04, fill = Q050f)) + geom_density(alpha = .4)
회귀분석: 종속변수 원자력에 대한 느낌, 독립변수 지식test, 통제변수 지역, 성별, 연령
library("magrittr")
model1 <- energy0 %$% lm(Q04 ~ Q050 + SQ1 + SQ2 + SQ3)
model1
##
## Call:
## lm(formula = Q04 ~ Q050 + SQ1 + SQ2 + SQ3)
##
## Coefficients:
## (Intercept) Q050 SQ1 SQ2 SQ3
## 3.1198508 -0.1373018 -0.0078463 -0.2581087 -0.0002215
summary(model1)
##
## Call:
## lm(formula = Q04 ~ Q050 + SQ1 + SQ2 + SQ3)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.73762 -0.65815 0.02501 0.63274 2.82631
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 3.1198508 0.1593557 19.578 < 2e-16 ***
## Q050 -0.1373018 0.0234542 -5.854 6.51e-09 ***
## SQ1 -0.0078463 0.0067007 -1.171 0.242
## SQ2 -0.2581087 0.0623739 -4.138 3.80e-05 ***
## SQ3 -0.0002215 0.0023045 -0.096 0.923
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.972 on 995 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.04399, Adjusted R-squared: 0.04015
## F-statistic: 11.45 on 4 and 995 DF, p-value: 4.351e-09