R Commander - Data - Manage variables in active data set - Convert numeric variables to factors

numeric variables을 factors로 만든다는 것의 의미는 무엇일까?
R Commander에서 어떤 결과를 만들어내는 것일까?
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R Commander - Statistics - Summaries 에는 여러가지의 기술통계적 요약을 만드는 기능이 있다.

화면 아래의 Output Windows에 보이는 것처럼 요약 정보들이 추출된다.

> summary(Dataset)
       X1     
 Min.   :1.00 
 1st Qu.:2.00 
 Median :3.00 
 Mean   :2.87 
 3rd Qu.:4.00 
 Max.   :5.00 
 NA's   :5.00 

> numSummary(Dataset[,"X1"], statistics=c("mean", "sd", "quantiles"),
+   quantiles=c(0,.25,.5,.75,1))
    mean       sd 0% 25% 50% 75% 100%   n NA
 2.87013 1.194068  1   2   3   4    5 385  5

하지만, 자료의 숫자들 1, 2, 3, 4, 5 는 어떤 의미를 지니고 있는 범주일 경우가 일반적이다.
1) 1학년, 2학년, 3학년, 4학년, 5학년
2) 각 학교에서 1등급, 2등급, 3등급, 4등급, 5등급 (여러학교에서 선발된 학생들의 각 학교별 성적)
3) 초등학교졸업, 중학교졸업, 고등학교졸업, 대학교졸업, 대학원 이상 졸업
4) 사원, 주임, 대리, 과장, 차장

단순한 숫자를 '숫자로 기호화된 의미있는 요소들'로 변환시키는 작업이 'convert numeric variables to factors'.
이 변환(Dataset$X1 <- factor(Dataset$X1, labels=c('1','2','3','4','5')) 뒤에 생산되는 기술통계의 자료들은 다음과 같다.


> summary(Dataset)
    X1    
 1   : 43 
 2   :138 
 3   : 65 
 4   :104 
 5   : 35 
 NA's:  5 

> .Table <- table(Dataset$X1)

> .Table  # counts for X1

  1   2   3   4   5
 43 138  65 104  35

> round(100*.Table/sum(.Table), 2)  # percentages for X1

    1     2     3     4     5
11.17 35.84 16.88 27.01  9.09

각 숫자화된 요인들의 빈도와 구성비율(%)을 확인가능하다. 아울러 그래프로 그 정보를 추출할 수 있게 된다.

그렇다면, 이러한 변환 작업은 왜 필요할까? Spreadsheet (예, excel화일)로 저장된 정보를 .csv 또는 .txt 등으로 변환하는 과정에서 요인적 의미들이 상실되기 때문에 다시 그 의미를 되살리는 것이다.
(일반적으로 excel에서는 블록을 씌우는 방법(일부분선택)으로 계산을 한다.)

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https://rcmdr.tistory.com/59

5. Convert numeric variable to factor...