지금 treatment_effect 벡터는 문자열 벡터이다. 이 상태로도 기본 계산 등은 가능하다. 예를 들어 각 카테고리와 거기에 해당되는 개수를 카운팅해 보자. 이런 것을 contingency table이라고 한다. R에 table() 함수는 이런 contigency table을 만들어 주는 함수이다.
Contingency table이나 bar plot을 자세힌 관찰해 보면 이 데이터가 가지고 있는 순서(ordinal)의 의미를 제대로 반영하지 못하고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 이 벡터를 팩터, 특히 ordinal 의미가 있는 팩터(factor)로 만들어줄 필요가 있다.
5.2 팩터로 만들기
다음 문자열 벡터 treatment_effect를 factor() 함수를 사용하여 팩터로 만들고자 한다.
levels를 factor() 함수에서 지정하지 않으면 값들을 읽어서 자동으로 레벨을 정하고 (의미없는) 알파벳 순서에 따르게 된다. 성별과 같이 순서가 중요하지 않은 완전한 nominal data라면 이 방법을 따라도 좋다. 하지만 분석과 결과에서 일관성을 유지하려면 levels을 지정하는 것이 좋다.
위에서 팩터를 출력한 결과를 보면, 마지막에 “Levels: …”가 보인다. 이것을 보더라도 이 변수가 팩터이고, 이런 순서로 레벨이 정해져 있음을 알 수 있다. 또 어떤 팩터 벡터의 레벨을 확인할 때는 levels()라는 함수를 사용한다.
이제 팩터로 제대로 바뀌었으니까, 다시 contingency table과 bar plot을 만들어 보자. 위에 문자열 벡터로 시행했던 결과들과 비교해 보면, 치료의 효과라는 순서(order)에 따라, 우리가 지정한 levels에 따라서 표가 정리되고, 막대 그래프가 만들어지는 것을 확인할 수 있다.
R의 카테고리형 데이터를 표시하는 팩터(factor)는 때로는 아주 까다로운 문제로 다가올 수 있다. 이 페이지에서 설명한 기초를 이해하고, 팩터를 사용하다 곤란한 문제가 생기면 forcats라는 팩터를 전문으로 다루는 패키지가 해법이 될 수 있다. 팩터와 이 패키지 사용법은 다은 자료에 아주 잘 설명되어 있다.
