การแปลงข้อมูล

การกระจายที่เบ้มากอาจทำให้แทบไม่สามารถอ่านข้อมูลจากกราฟได้เลย การแปลงข้อมูล (transformations) ช่วยให้มองเห็นโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ได้ชัดขึ้น

ในแบบฝึกหัดนี้ เราจะโฟกัสที่ตัวแปรประชากร ซึ่งมีการเบ้ขวาอย่างชัดเจน แล้วแปลงข้อมูลด้วยฟังก์ชันลอการิทึมธรรมชาติ (log() ใน R)

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์เชิงสำรวจข้อมูลใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

โดยใช้ข้อมูล gap2007:

สร้าง density plot ของตัวแปรประชากร
สร้างคอลัมน์ใหม่ชื่อ log_pop ที่เป็นค่า natural log ของประชากร โดยใช้ mutate() แล้วบันทึกกลับไปใน gap2007
สร้าง density plot ของตัวแปรที่แปลงแล้ว

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Create density plot of old variable
gap2007 %>%
  ggplot(aes(x = ___)) +
  ___

# Transform the skewed pop variable
gap2007 <- gap2007 %>%
  mutate(___)

# Create density plot of new variable
gap2007 %>%
  ggplot(aes(x = ___)) +
  ___

แก้ไขและรันโค้ด