R를 이용한 사회과학데이터 분석 응용편

사회과학 연구자의 입장에서 R를 이용해 어떻게 보기좋고 이해하기 좋은 그래프를 그릴 수 있으며, 자신이 원하는 대로 프로그래밍을 할 수 있는지 소개했다. 프로그래밍 명령어 텍스트와 함께 그 결과를 텍스트로 보여 주어 이해도를 높였다. 그리고 저자의 의도를 효율적으로 전달하기 위해 그래픽 요소의 색을 보여 주는 원색 도판을 활용하였다. 책의 예제를 차근차근 따라하다 보면 어느새 R프로그램의 응용 방법을 탄탄하게 다질 수 있을 것이다.

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R가 SPSS를 대체하는 통계 프로그램으로 떠오른 까닭은 뭔가? 다양한 연구 분야를 포괄하는 범용성 때문이다. 어느 분야에서 활용되나? 통계학, 전산학, 수학, 물리학, 생물학 등 거의 모든 학문 분과에서 사용된다. 사회과학 연구자가 R에 익숙해지려면? 인터넷에 공유된 오픈 소스를 따와 자신의 연구에 직접 적용해 보는 방법이 최선이다. R을 이용해 사회과학 연구를 진행해 온 저자가 R의 응용 방법을 정리했다. R 프로그램의 활용이 쉬워진다.

백영민

연세대학교 신문방송학과에서 학사를, 서울대학교 언론정보학과에서 석사를, 미국 펜실베이니아대학교 아넨버그스쿨에서 박사학위를 받았다. 한국과학기술원(KAIST) 조교수를 거쳐 현재 연세대학교 언론홍보영상학부 교수로 재직 중이다. 주 연구 관심사는 수용자 조사와 여론조사, 계량적 연구방법론이다. Journal of Communication, Communication

Research, New Media & society, Journal of Broadcasting and Electronic Media,

≪한국언론학보≫ 등 여러 학술지에 논문을 게재했다. 저서로 『R를 이용한 사회과학데이터 분석: 기초편』(2015)이 있고, 역서로 『수용자 진화』(공역, 2013),『국민의 선택: 대통령 선거 캠페인 기간 유권자는 지지 후보를 어떻게 결정하는가』(2015), 『수학적 커뮤니케이션 이론』(2016)이 있다.

https://sites.google.com/site/ymbaek/

머리말

1부 응용편 개요

01 응용의 원칙

2부 그래프 작성

01 ‘그래픽의 문법’과 R ggplot2 라이브러리

02 그래픽 작업을 위한 데이터 준비

데이터 관리

데이터 집산

날짜 및 시간변수 처리

03 사회과학에서 자주 사용되는 그래프 그리기

히스토그램 그리기

박스플롯 그리기

막대그래프 그리기

선그래프 그리기

산점도 그리기

패시팅

04 명령문을 이용한 그래프 저장

3부 R 프로그래밍

01 조건문

which() 함수

ifelse() 함수

if (…) {…} else {…} 함수

02 반복문

repeat {…} 구문

while (…) {…} 구문

for (…) {…} 구문

조건문과 반복문의 조합

03 개인맞춤형 함수 만들기

4부 응용편 마무리

01 레이테크 프로그램에 대한 간략한 소개

02 맺음말

무엇을 ‘응용’한다는 것은 기존에 학습한 이론, 원리, 지식 등을 사회생활에 적용하여 이용한다는 뜻이다. 여기서는 『R를 활용한 사회과학데이터 분석: 기초편』(이하 『기초편』으로 약칭)에서 학습한 내용을 어떻게 보다 효과적이고 효율적으로 적용하고 이용할 수 있는지를 살펴보기로 한다. 이번 『R를 활용한 사회과학데이터 분석: 응용편』(이하 『응용편』으로 약칭)은 크게 두 부분으로 구분할 수 있다. 우선 첫 번째 부분은 R를 이용한 그래픽 작업이다. 『기초편』에서도 기본적인 그래프를 그리는 법을 살펴보았다. 그러나 이번 『응용편』에서는 사회과학 논문 작성이나 연구 프레젠테이션에서 독자와 청중의 호의적 반응을 이끌어 내기에 충분한 그래프 작업을 어떻게 수행할 수 있는지를 제시하는 것이 목적이다. 그래프 작업을 마친 후에는 R를 이용한 중급 수준의 프로그래밍을 제시하였다. 여기서 소개한 프로그래밍 중 일부는 『기초편』에서도 간략한 형태로 제시한 바 있다.  『응용편』에서의 프로그래밍 작업은 조건문과 반복문을 소개하고, 개인맞춤형 함수 작성법을 다루었다.

－ 1부 서문 중에서

제2부에서는 사회과학연구보고서와 논문에서 자주 사용되는 그래프를 어떻게 R를 이용하여 그릴지 살펴보았다. 우선그래프를 그리는 방법과 관련된 간단한 철학(‘그래프의 문법’)을 소개하고, 그래프를 그리기 위한 데이터를 어떻게 준비하는지 설명하였으며, R 베이스와 ggplot2 라이브러리를 이용하여 어떻게 그래프를 그릴 수 있는지 예시와 함께 자세히 소개하였다. 여기서 소개된 그래프는 ‘히스토그램’, ‘박스플롯’, ‘막대그래프’, ‘선그래프’, ‘산점도’ 등이다. 끝으로 이들 그래프를 소개한 후 여러 그래프들을 병치하여 그리는 패시팅(faceting)을 설명하였다.

－ 2부 서문 중에서

30여 년 전 대학원 공부를 시작했을 때 노먼 나이(Norman Nie)의 SPSS 매뉴얼을 끼고 다니면 뭔가 한 발 앞서 가는 학자인 거 같아 우쭐했던 기억이 난다. 네트워크 시대인 현재 오픈 소스를 바탕으로 한 R의 진가는 잘 알려져 있다. 기존의 패키지 프로그램과 비교해 보면, 수많은 통계 기법과 새로운 테크닉을 마음대로, 그것도 거저 사용할 수 있는 R의 진가가 금방 나타난다. 이 책은 이런 점에서 시의적절하다. 아울러 앞으로 사회과학도를 위한 통계 패키지 입문서로 나이의 SPSS 매뉴얼처럼 고전이 될 것이다.

_ 강남준 서울대학교 언론정보학과 교수

자료 분석과 처리는 대부분 통계 프로그램의 도움을 받아야 한다. 문제는 학생들이 상용 통계 프로그램의 깔끔한 그래픽 환경과 편리한 메뉴 구성에 의존하는 나머지, 통계학적 전제와 조건에 대한 기본 검토도 없이 프로그램에 통계 처리를 내맡기는 나쁜 습관에 쉽게 물든다는 점이다. 저자가 강조하듯 R는 장점이 많은 통계 프로그램이다. 그러나 학습 과정에서 얼마간의 ‘수고스러움’도 요구한다. 통계 분석의 전제와 조건을 직접 확인해 가는 프로그래밍 작업을 감내 해야 하기 때문이다. 하지만 독자들은 이런 과정이 자신의 통계학적 기초를 튼튼하게 하고 수준 높은 응용력을 연마하는 길이라는 사실을 금방 알아차릴 것이다. 저자의 친절하고 성실한 설명이 장점인 이 책은 입문하기 어렵다고 알려진 R를 즐겁게 배울 수 있는 경험을 제공할 것이다.

_ 김경모 연세대학교 언론홍보영상학부 교수

자료 분석에도 도가 있고 품격이 있다. 홀로 깨우치거나 아무 책이나 놓고 배우더라도 결과만 얻으면 그만이라고 생각하는 이도 있겠지만, 실제로 분석은 그렇게 만만하지 않다. 누구로부터 어떻게 배우냐에 따라 학습의 효율성은 물론 분석의 도와 품격이 달라진다. 이 책은 R의 기본 원리에 대한 친절한 설명부터 자료 처리의 특성에 대한 소개까지 R의 초심자가 알아야 할 모든 내용을 친절하고도 요령 있게 전달한다. 이 책으로 R를 시작하면 중급을 넘어 고급 자료 분석을 할 때에도 놓쳐서는 안 되는 자료 분석의 도와 품격을 얻을 수 있다.

_ 이준웅 서울대학교 언론정보학과 교수