R for Data Scienceの例題を解く- Chapter 15 ファクタ

神Hadley R for Data Science の例題たちとその解答を書き残します。
今回はChapter 15 Factorsです。

過去の記事

この章では基本のtidyverseに加えてforcatsライブラリを使います。

library(tidyverse)
library(forcats)

Chapter 15 Factors

15.3 General Social Survey

15.3.1 Exercises

1. Explore the distribution of rincome (reported income). What makes the default bar chart hard to understand? How could you improve the plot?

gss_cat %>% ggplot(aes(rincome)) + geom_bar() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5))

あえて言えばNot Applicableと$25000以上が大きすぎて他のカテゴリの大小がわかりにくいのだろうか。
縦軸を対数にすれば大小の比較はしやすくなった。

gss_cat %>% ggplot(aes(rincome)) + geom_bar() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5)) + scale_y_log10()

2. What is the most common relig in this survey? What’s the most common partyid?

gss_cat %>% count(relig, sort = TRUE)
## A tibble: 15 x 2
#   relig                       n
#   <fct>                   <int>
# 1 Protestant              10846
# 2 Catholic                 5124
# 3 None                     3523
# 4 Christian                 689
# 5 Jewish                    388
# 6 Other                     224
# 7 Buddhism                  147
# 8 Inter-nondenominational   109
# 9 Moslem/islam              104
#10 Orthodox-christian         95
#11 No answer                  93
#12 Hinduism                   71
#13 Other eastern              32
#14 Native american            23
#15 Don't know                 15

gss_cat %>% count(partyid, sort = TRUE)
## A tibble: 10 x 2
#   partyid                n
#   <fct>              <int>
# 1 Independent         4119
# 2 Not str democrat    3690
# 3 Strong democrat     3490
# 4 Not str republican  3032
# 5 Ind,near dem        2499
# 6 Strong republican   2314
# 7 Ind,near rep        1791
# 8 Other party          393
# 9 No answer            154
#10 Don't know             1

3. Which relig does denom (denomination) apply to? How can you find out with a table? How can you find out with a visualisation?

gss_cat %>% count(relig, denom, sort = TRUE)
## A tibble: 47 x 3
#   relig      denom                n
#   <fct>      <fct>            <int>
# 1 Catholic   Not applicable    5124
# 2 None       Not applicable    3523
# 3 Protestant Other             2534
# 4 Protestant Southern baptist  1536
# 5 Protestant Baptist-dk which  1457
# 6 Protestant No denomination   1224
# 7 Protestant United methodist  1067
# 8 Christian  No denomination    452
# 9 Protestant Episcopal          397
#10 Jewish     Not applicable     388

gss_cat %>% mutate(isna = denom == "Not applicable") %>% ggplot(aes(relig)) + geom_bar(aes(fill = isna), position = "fill") + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

問答無用でProtestantがdenomination(宗派)があることが分かる。

15.4 Modifying factor order

15.4.1 Exercises

1. There are some suspiciously high numbers in tvhours. Is the mean a good summary?

gss_cat %>% ggplot(aes(tvhours)) + geom_histogram(color = "black")
gss_cat %>% count(tvhours) %>% arrange(desc(tvhours))
## A tibble: 25 x 2
#   tvhours     n
#     <int> <int>
# 1      24    22
# 2      23     1
# 3      22     2
# 4      21     2
# 5      20    14
# 6      18     7
# 7      17     2
# 8      16    10
# 9      15    17
#10      14    24
## ... with 15 more rows

20時間や24時間テレビを見続けるというのは明らかにおかしい解答と推測できる。
平均値の大小がこのような異常値がどれだけ含まれるかを反映して決定されてしまう可能性があるため危険である。
平均値でgeom_pointするのではなく、geom_boxplotを使ってみる。

gss_cat %>% ggplot(aes(relig, tvhours)) + geom_boxplot() + coord_flip()

これを見ると次のようなことが分かりそう。

ほどんどのreligで中間値は2時間だが、Other easternのみ1.5時間。Other easternはテレビを見る時間が短い
第一四分位点が高いのはProtestant, Catholic, Native american。これらはテレビを短時間しか見ない人が少ないことを表している
第三四分位点が低いのはHinduism, Other easternでこれらはテレビを長時間見る人が少ないことを表している

など

2. For each factor in gss_cat identify whether the order of the levels is arbitrary or principled.

gss_catのfactorはmaterial, race, rincome, partyid, relig, denomで、このうち順序があるのはrincomeのみ。
それ以外は任意の順序になる。

3. Why did moving “Not applicable”, to the front of the levels move it to the bottom of the plot?

上を有効な解答で占めたいから。
下側にRefusedやDon’t knowなど無効な解答が集まっているので、Not applicableもそれと同じ下側に移した。

15.5 Modifying factor levels

15.5.1 Exercises

1. How have the proportions of people identifying as Democrat, Republican, and Independent changed over time?

 gss_cat %>%
  mutate(partyid = fct_collapse(partyid,
    other = c("No answer", "Don't know", "Other party"),
    rep = c("Strong republican", "Not str republican"),
    ind = c("Ind,near rep", "Independent", "Ind,near dem"),
    dem = c("Not str democrat", "Strong democrat")
  )) %>%
  ggplot(aes(year)) +
    geom_bar(aes(fill = partyid), position = "fill")

rep(共和党)の比率が2005年から年々減ってきていることが分かる。

2. How could you collapse rincome into a small set of categories?

gss_cat %>%
  mutate(rincome = fct_collapse(rincome,
    na = c("No answer", "Don't know", "Refused", "Not applicable"),
    "Lt $10000" = c("$8000 to 9999", "$7000 to 7999", "$6000 to 6999", "$5000 to 5999", "$4000 to 4999", "$3000 to 3999", "$1000 to 2999", "Lt $1000")
  )) %>%
  count(rincome)
## A tibble: 6 x 2
#  rincome            n
#  <fct>          <int>
#1 na              8468
#2 $25000 or more  7363
#3 $20000 - 24999  1283
#4 $15000 - 19999  1048
#5 $10000 - 14999  1168
#6 Lt $10000       2153

西陣に住むデータ分析屋のブログ

R for Data Scienceの例題を解く- Chapter 15 ファクタ

Chapter 15 Factors

15.3 General Social Survey

15.3.1 Exercises

15.4 Modifying factor order

15.4.1 Exercises

15.5 Modifying factor levels

15.5.1 Exercises

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15.3 General Social Survey

15.3.1 Exercises

15.4 Modifying factor order

15.4.1 Exercises

15.5 Modifying factor levels

15.5.1 Exercises

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