R 은 Free software 로 LGPL(?) 아무튼 GNU 의 rule 에 따르고 있어 마음대로 써도 된다.
SPSS 너무 비싸다. SAS 는 엄두도 못낸다.
물론 사스가 강력하긴 하다. SPSS 는 직관적이고 쉽다.
R 을 쓴 이유는 자유를 위해?라고 적고 싶다.
1) R 을 쓰기 전에 windows 에서 쓰는 경우 계정을 한글이름으로 하지 않도록 한다.
- 영어 계정으로 새로 로그인해서 R 과 R studio 를 설치 후 여기서 작업하도록 하는걸 추천한다.
- 반드시 관리자 계정으로 할 것 필수
이유 : package 가 안깔릴때가 많다.
- 관리자 계정으로 만들었다고 해도 바로 더블클릭으로 실행하지 말고
R studio 는 우클릭 하고 "관리자 권한으로 실행" 을 통해 프로그램 실행시키자. (계정이 관리자라고 해도 R studio 는 관리자로 안본다)
2) R 을 쓰면 csv 로 된 raw data file 을 C:/temp 와 같은 간단한 곳에 둘 것을 추천한다.
- csv 다시 읽어올때가 많은데 그때마다 typing 하기 쉽지 않다.
- CSV 의 변수항목도 다 영어로 해놓기를 추천한다.
3) 앞서 말한 이유와 같은데 메모장 같은곳에다가 지금까지 사용한 명령어를 모두 기록해놓는걸 추천한다.
- 이유 : 같은 작업 반복하기 십상이다. 그때마다 삽질하지 말고 명렁어 저장 note 를 따로 만들어 놓도록 한다.
4) with 구문을 잘 이해해 놓으면 쉽다.
- table, frame, matrix 구분 해가며 작업하려면 여간 짜증나는게 아니다.
- with(table, cor.test(sex,age)) 이런식으로 하면 된다.
논문쓴다고 R 을 막 쓰고 있는데, 유용한 package 도 많고 발전가능성이 무궁무진하다.
물론 회귀분석 같은것들 할때는 SPSS 는 참 간단하게 할 수 있게 해놨으나 R 은 좀 쉽진 않다.
변수 설정부터 다 해줘야 하니까.
그러나, 요즘 통계프로그램 뭐 썼나 논문에 다 기록하기도 하고,
체험판으로 썼다고 논문에 쓰기도 그렇고 돈주고 쓰자니 엄청 아깝고 한 사람들에게는 R 이 좋은것 같다.