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범주형 변수의 분포
범주형(순서형 또는 명목형) 변수를 분석할 때는 다음과 같은 질문을 던질 수 있습니다.
•
변수에는 몇 개의 수준이 있습니까?
•
각 수준에는 몇 개의 데이터 점이 있습니까?
•
데이터가 균일하게 분산되어 있습니까?
•
각 수준이 차지하는 비율은 어느 정도입니까?
시나리오
자세한 내용은 연속형 변수의 분포의 시나리오에서 확인하십시오.
이제 철도 회사가 자동차의 평균 중량이 목표 중량과 크게 다르지 않다고 판단했으므로 해결해야 할 질문이 더 있습니다.
계획 전문가는 철도 회사의 다음 질문에 대답하고자 합니다.
•
자동차의 종류는 무엇입니까?
•
원산지 국가는 어디입니까?
이러한 질문에 답하려면 Type 및 Country 분포를 보십시오.
분포 생성
1.
도움말 > 샘플 데이터 라이브러리를 선택하고 Car Physical Data.jmp를 엽니다.
2.
분석 > 분포를 선택합니다.
3.
Country 및 Type을 선택하고 Y, 열을 클릭합니다.
4.
확인을 클릭합니다.
그림 5.9 Country 및 Type 분포
분포 결과 해석
보고서 창에는 Country 및 Type에 대한 막대 차트와 빈도 보고서가 있습니다. 막대 차트는 빈도 보고서에서 제공된 빈도 정보를 그래픽으로 나타낸 것입니다. 빈도 보고서에는 다음 항목이 포함됩니다.
•
데이터의 범주. 예를 들어 Japan은 Country의 범주이고 Sporty(스포츠카)는 Type의 범주입니다.
•
각 범주의 총 수
•
각 범주가 차지하는 전체 대비 비율
예를 들어 경차(compact)는 22대가 있으며 116개의 관측치 중 약 19%를 차지합니다.
분포 결과에서의 상호 작용
한 차트에서 막대를 선택하면 다른 차트에서 해당하는 데이터가 선택됩니다. 예를 들어 Country 막대 차트에서 Japan 막대를 선택하면 많은 수의 일본 자동차가 스포츠카인 것을 볼 수 있습니다.
그림 5.10 일본 자동차
Other 범주를 선택하면 이러한 자동차의 대다수가 소형 또는 경차이고 대형은 거의 없음을 알 수 있습니다.
그림 5.11 기타 국가의 자동차

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