Presidential Election Poll 1987

Data Read-in

table 구조를 가지므로 우선 matrix로 읽어들인다.

poll.87<-matrix(c(289, 84, 26, 361, 154, 139, 53, 292, 126, 145, 57, 287, 61, 29, 11, 80), nrow=4, ncol=4)
poll.87

##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]  289  154  126   61
## [2,]   84  139  145   29
## [3,]   26   53   57   11
## [4,]  361  292  287   80

class(poll.87)

## [1] "matrix"

str(poll.87)

##  num [1:4, 1:4] 289 84 26 361 154 139 53 292 126 145 ...

table 구조의 변수명을 정한다.

dimnames(poll.87)<-list(c("Buddism","Protestant","Catholic","None"),c("Roh","YS","DJ","JP"))
poll.87

##            Roh  YS  DJ JP
## Buddism    289 154 126 61
## Protestant  84 139 145 29
## Catholic    26  53  57 11
## None       361 292 287 80

table 구조로 강제 변환.

poll.87.tbl<-as.table(poll.87)
str(poll.87.tbl)

##  table [1:4, 1:4] 289 84 26 361 154 139 53 292 126 145 ...
##  - attr(*, "dimnames")=List of 2
##   ..$ : chr [1:4] "Buddism" "Protestant" "Catholic" "None"
##   ..$ : chr [1:4] "Roh" "YS" "DJ" "JP"

table (실상은 matrix) 구조를 가지므로 barplot() 으로 막대들을 쌓아놓기 적합.

barplot(poll.87.tbl)

범례가 필요하다면 rownames()가 설정되어 있으므로 legend.text=TRUE로 충분함. 적절한 주제목 설정.

barplot(poll.87.tbl, legend.text=TRUE)
title(main="Poll 1987")

종교를 색깔로 구분하면,

barplot(poll.87.tbl, legend.text=TRUE, col=rainbow(4))
title(main="Poll 1987")

이를 mosiacplot()으로 비교해 보려면 t()작업을 취해야 제대로 볼 수 있음.

mosaicplot(t(poll.87.tbl), main="Poll 1987")

변수명이 겹치지 않도록 las=1를 적용하면,

mosaicplot(t(poll.87.tbl), las=1, main="Poll 1987")

종교별로 색깔을 씌우면,

mosaicplot(t(poll.87.tbl), las=1, main="Poll 1987", color=rainbow(4))

카이제곱 적합도 검정

실제 득표율은 다음 표와 같음.

result.87<-c(36.6, 28.0, 27.1, 8.1)
names(result.87)<-dimnames(poll.87.tbl)[[2]]
paste(result.87, "%", sep="")

## [1] "36.6%" "28%"   "27.1%" "8.1%"

poll sample은 result.87으로부터의 simple random sample로 볼 수 있는가? 우선, 후보별 예상지지율을 계산하기 위하여 표본지지자수를 합산해 보면,

apply(poll.87.tbl, 2, sum)

## Roh  YS  DJ  JP 
## 760 638 615 181

여기에 카이제곱 검정을 적용해 보면,

chisq.test(apply(poll.87.tbl, 2, sum), p=result.87/sum(result.87))

## 
##  Chi-squared test for given probabilities
## 
## data:  apply(poll.87.tbl, 2, sum)
## X-squared = 3.9616, df = 3, p-value = 0.2656

한편, 종교별 지지도에 차이가 있는지 살펴보려면, 카이제곱 검정을 poll.87.tbl에 적용하면 됨.

chisq.test(poll.87.tbl)

## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  poll.87.tbl
## X-squared = 101.21, df = 9, p-value < 2.2e-16

뒷 마무리