- 분석모듈 설명
- User interface: 변수설정 탭
- 데이터 * 전체변수 – 시트에서 선택된 데이터의 변수 목록입니다. * 변수(필수) – 막대 그림으로 나타낼 변수입니다. 전체변수 중 원하는 변수 한 개를 선택하여 오른쪽 방향 화살표를 클릭하면 추가됩니다. 변수의 제거를 원할 경우, 변수를 선택한 뒤 왼쪽 방향 화살표를 클릭하거나 변수 이름을 더블 클릭합니다. * 집단변수(선택) – 관측값이 포함되는 집단 정보를 나타낼 변수입니다. 전체변수 중 원하는 변수 한 개를 선택하여 오른쪽 방향 화살표를 클릭하면 추가됩니다. 변수의 제거를 원할 경우, 변수를 선택한 뒤 왼쪽 방향 화살표를 클릭하거나 변수 이름을 더블 클릭합니다. 참고: 막대 그림의 변수(집단변수)는 숫자를 포함한 모든 값을 문자로 처리하여 작업합니다. 또한 집단변수에 결측이 존재하는 경우 이에 상응하는 변수 역시 결측으로 간주합니다.
- User interface: 출력옵션 탭
- 그림선택기능 * 방향 – 다음 옵션을 사용할 수 있습니다. 세로: 세로 방향으로 막대 그림을 나타냅니다. 가로: 가로 방향으로 막대 그림을 나타냅니다. * 집단기준 – 다음 옵션을 사용할 수 있습니다. 누적(Stack): 집단을 색상으로 구분하여 하나의 막대 그림을 그립니다. 집단변수가 선택되지 않을 때와 동일한 막대 그림에서 각각의 막대를 집단 수준 별로 나눕니다. 병렬적으로: 집단을 색상으로 구분하여 하나의 막대 그림을 그립니다. 변수의 각 수준에 대해 집단 수준 마다 개별적인 막대로 표현합니다. 집단별분할: 집단변수를 기준으로 데이터를 분할하여 막대 그림을 개별적으로 그립니다. 각 그래프의 위쪽에 집단 수준이 나타납니다. 글자크기: 분할된 막대 그림 위에 표기되는 집단변수의 수준에 대한 글자크기를 설정합니다. (기본값: 8.8) 집단변수 이름 표기: 분할된 히스토그램 위에 수준과 함께 집단변수의 이름도 "집단변수 = 수준"의 형식으로 나타냅니다. 참고: [그림선택기능-집단기준] 옵션은 집단변수가 선택될 때만 활성화됩니다. * 빈도정보확인 – 다음 옵션을 사용할 수 있습니다. 막대 상단 위: 각 막대의 빈도 정보를 막대 상단 위쪽에 숫자로 나타냅니다. 막대 상단 아래: 각 막대의 빈도 정보를 막대 상단 아래쪽에 숫자로 나타냅니다. 글자크기: [막대 상단 위/막대 상단 아래]를 선택한 경우 표기되는 빈도 정보의 글자크기를 설정합니다. (기본값: 8.8) 없음: 빈도 정보를 나타내지 않습니다.
- 통계분석 * 분할표 검정 – 선택한 변수와 집단변수 사이의 분할표에 대한 독립성(동질성)검정 결과(p-value)를 출력합니다. Pearson's chi-squared test를 기본으로 하되, 기대도수가 5 미만인 cell이 하나 이상 존재하는 경우 Fisher's exact test를 수행합니다. Fisher's exact test를 위한 계산량이 과도하게 많은 경우 Monte Carlo simulation (20,000번 반복)을 활용합니다. 글자크기: 출력되는 통계분석 결과의 글자크기를 설정합니다. (기본값: 10) 위치-X축: 왼쪽 끝을 0%, 오른쪽 끝을 100%라고 간주할 때 X축상의 상대적 위치를 설정합니다. 위치-Y축: 아래쪽 끝을 0%, 위쪽 끝을 100%라고 간주할 때 Y축상의 상대적 위치를 설정합니다. 참고: [통계분석] 옵션은 집단변수가 선택되고, [그림선택기능-집단기준] 옵션에서 병렬적으로 옵션이 선택될 때만 활성화됩니다. 또한 [통계분석-글자크기 / 위치] 옵션은 추가로 [통계분석-분할표 검정] 옵션이 선택될 때만 활성화됩니다.
- 모양/크기/색상 * 집단변수 수준 선택 – 집단변수의 집단 수준이 콤보박스에 나타나며, 각 집단 수준에 대해 색상을 선택할 수 있습니다. 참고: [모양/크기/색상-집단변수 수준 선택] 옵션은 집단변수가 선택될 때만 활성화됩니다. * 색상 – 다음 옵션을 사용할 수 있습니다. 막대색상 – 출력되는 막대의 색상을 선택합니다. (기본값: 회색 / 집단변수가 선택된 경우, 집단 수준의 개수를 HCL color space에 대응) 참고 – 색상 변경 방법: 오른쪽 hex code를 클릭하면 색상 선택을 위한 팝업 창이 나타나고, 원하는 색을 선택하여 확인 버튼을 클릭하면 해당 색상과 hex code로 변경되는 것을 확인할 수 있습니다.
- 범례 * 위치 – 다음 옵션을 사용할 수 있습니다. 위: 범례를 막대 그림의 위쪽에 나타냅니다. 아래: 범례를 막대 그림의 아래쪽에 나타냅니다. 오른쪽: 범례를 막대 그림의 오른쪽에 나타냅니다. 왼쪽: 범례를 막대 그림의 왼쪽에 나타냅니다. 내부: 범례를 막대 그림의 내부에 나타냅니다. 위치-X축: 왼쪽 끝을 0%, 오른쪽 끝을 100%라고 간주할 때 X축상의 상대적 위치를 설정합니다. 위치-Y축: 아래쪽 끝을 0%, 위쪽 끝을 100%라고 간주할 때 Y축상의 상대적 위치를 설정합니다. 없음: 범례를 나타내지 않습니다. 참고: [범례-위치-내부] 옵션은 [그림선택기능-집단기준] 옵션에서 누적(Stack) 또는 병렬적으로 옵션이 선택될 때만 활성화됩니다. * 글자크기 – 다음 옵션을 사용할 수 있습니다. 제목: 범례의 제목(집단변수의 이름)에 대한 글자크기를 설정합니다. (기본값: 11) 수준: 범례의 수준(집단변수의 수준)에 대한 글자크기를 설정합니다. (기본값: 8.8) * 범례 테두리 – 범례 주변으로 사각형의 테두리를 추가할지 결정합니다. 참고: [범례] 옵션은 집단변수가 선택될 때만 활성화됩니다.
- User interface: 보조그림 탭
- 점/직선 추가 * 종류 – 다음 옵션을 사용할 수 있습니다. 수평선: 막대 그림에 수평선을 추가합니다. * 다음의 과정을 통해 사용자가 임의의 수평선을 추가할 수 있습니다. 1. 추가할 수평선의 종류을 [모양] 옵션에서 선택합니다. 2. 추가할 수평선의 절편 값을 [Y절편]에 입력합니다. 3. 추가할 수평선의 [굵기]를 입력합니다. (기본값: 0.5) 4. 추가할 수평선의 [색상]을 선택합니다. (기본값: 주황) 5. [▼] 버튼을 클릭하면 [수평선 적용목록]에 해당 내용이 추가됩니다. 6. [수평선 적용목록]에 추가한 내용의 제거를 원하는 경우 해당 규칙을 선택한 뒤 [삭제] 버튼을 클릭합니다.
- User interface: 기타옵션 탭
- 그림크기 * 가로크기 – 출력되는 그래프의 가로 크기(단위: inch)를 설정합니다. (기본값: 5) * 세로크기 – 출력되는 그래프의 세로 크기(단위: inch)를 설정합니다. (기본값: 5) * 해상도(DPI) – 출력되는 그래프의 해상도(DPI)를 설정합니다. (기본값: 120) 참고: pixel 단위로의 환산이 필요한 경우, 가로/세로크기(inch) * 해상도(DPI)를 계산하여 확인 가능합니다.
- 축 범위 * Y축 최소 / 최대 – 출력되는 그래프의 Y축 범위(최소값, 최대값)를 설정합니다. * 자동확장 – 설정된 축 범위의 주변에 일정 수준의 여백이 생기도록 범위를 확장합니다.
- 그림 이름표 * 그래프제목 – 그래프의 제목을 지정합니다. * 제목크기 – 그래프제목의 글자크기를 설정합니다. (기본값: 13.2) * X축 이름표 – 그래프의 X축 이름을 지정합니다. (기본값: 선택한 변수 이름) * Y축 이름표 – 그래프의 Y축 이름을 지정합니다. (기본값: Frequency) * 이름표크기 – X/Y축 이름표의 글자크기를 설정합니다. (기본값: 11)
- 격자 * 주격자 – 그래프 상에 주격자를 나타냅니다. * 보조격자 – 그래프 상에 보조격자를 나타냅니다.
- 축 눈금 * Y축에 표기되는 눈금 값은 다음의 과정을 통해 사용자가 임의로 설정할 수 있습니다. 1. Y축에 표시할 눈금의 데이터 상의 실제 값을 [값]에서 선택 또는 입력합니다. 2. [1.]에서 설정한 값에 표기될 내용을 [레이블]에 입력합니다. 3. [>] 버튼을 클릭하면 [적용목록]에 해당 내용이 추가됩니다. 4. [적용목록]에 추가한 값-레이블 규칙의 제거를 원하는 경우 해당 규칙을 선택한 뒤 [삭제] 버튼을 클릭합니다. * 글자크기 – X/Y축 눈금의 글자크기를 설정합니다. (기본값: 8.8) 참고: 사용자가 위의 기능을 사용하여 임의로 눈금을 설정할 경우 REX 그래픽스에서 기본적으로 제공하는 축 눈금 값은 나타나지 않습니다.
데이터에 존재하는 변수의 수준 별 빈도를 나타내는 막대 그림을 그립니다. 집단변수가 있는 경우 색상으로 집단 수준을 구분하거나 분할된 그림으로 나타냅니다.