質的データの概要

tidyverse で学ぶカテゴリ型データ

Emily Robinson

Data Scientist

コース概要

  • 質的変数の識別と確認
  • forcatsパッケージの活用
  • 効果的な可視化の作成
tidyverse で学ぶカテゴリ型データ

最終章

tidyverse で学ぶカテゴリ型データ

質的変数とは?

  • カテゴリデータと順序データ
tidyverse で学ぶカテゴリ型データ

カテゴリ(名義)データ

さまざまな服装の7人の作業員のストック画像。

tidyverse で学ぶカテゴリ型データ

順序データ

年収の選択肢:

  • 「0〜5万ドル」
  • 「5万〜15万ドル」
  • 「15万〜50万ドル」
  • 「50万ドル以上」
tidyverse で学ぶカテゴリ型データ

Rにおける質的変数

  • 名前とプログラミング言語に関する質問
tidyverse で学ぶカテゴリ型データ

Rにおける質的変数

  • データセット全体を確認する
library(fivethirtyeight)
print(college_all_ages)
# A tibble: 173 x 11
   major_code major       major_category     total employed
        <int> <chr>       <chr>              <int>    <int>
 1       1100 General Ag… Agriculture & Na… 128148    90245
 2       1101 Agricultur… Agriculture & Na…  95326    76865
 3       1102 Agricultur… Agriculture & Na…  33955    26321
 4       1103 Animal Sci… Agriculture & Na… 103549    81177
# ... with 163 more rows, and 6 more variables:
#   employed_fulltime_yearround <int>, unemployed <int>,
#   unemployment_rate <dbl>, p25th <dbl>, median <dbl>,
#   p75th <dbl>
tidyverse で学ぶカテゴリ型データ

Rにおける質的変数

  • 変数を個別に確認する:
is.factor(college_all_ages$major_category)
FALSE
tidyverse で学ぶカテゴリ型データ

練習しましょう!

tidyverse で学ぶカテゴリ型データ

Preparing Video For Download...