다이나마이트를 조심해

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많은 논문에는 이런 식으로 평균(mean)을 내고,  표준편차 (Standard Deviation) 내지는 표준오차 (Standard Error) 를 표시한 다이너마이트처럼 생긴 그래프 가 으례 하나쯤은 등장한다. 그러나 통계학자들은 이런 그래프 쓰는것은 좋지 않다고 말한다. 왜?

이 문제에 대해서 자세한 설명이 여기, 죠기에 있다. 심지어는 저렇게 그룹간의 비교를 할때 저 ‘다이나마이트’ 쓰는 것은 안좋다는 게 N모잡지 자매지에도 소개되었다.

요약하면. (http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/TatsukiKoyama/Poster3.pdf)

– 차지하는 공간에 비해서 제공하는 정보란 꼴랑 평균 4개와 표준편차 (혹은 표준오차) 4개. 걍 글로 쓰지…

– 평균이 의미가 있나? 보통 평균이라는 것은 두 그룹간의 비교에 적합한 수단이 아님. (우리 이웃에 빌게이츠가 이사왔다. 그러니 우리 동네의 평균재산은 너희 동네를 발라버린다는 빌게이츠이웃부심 가지고 있는 분이라면 다른 의견을 가질 수도 있겠지만)  각각의 그룹내의 분포는 어떻게됨? 아웃라이어는? 각 그룹의 사이즈 (n #)는? 이런 중요한 정보는 전혀 없음.

– 데이터 자체는 어디 있는가? 저넘의 다이너마이트 뒤에는 데이터가 숨어 있지만 그건 안보여!

– 얻을 수 있는 결론이 뭐냐? 1. A와 B는 똑같아보이고  2. C와 D는 똑같아 보이고  3. A,B와 C,D는 달라 보이고 이정도?

그러나…

이 데이터를 다른 식으로 그리면 이렇게 된다.

Screenshot 2014-08-22 23.43.41

 

그리고 아까의 결론을 다시 한번 생각해 보자.

(1) A와 B는 똑같냐?

(2) C와 D는 똑같아?

(3) A&B 와 C&D는 진짜로 달라 보이는가?

즉 저런 ‘다이나마이트’ 그래프는 다음의 문제가 있으므로 웬만하면 논문 등에서 피해야 한다. 그럼 어떻게 하느냐.

  • 샘플 사이즈가 작을때 (n <15 정도) 저런 ‘다이나마이트’ 플롯을 쓰지 말고 두번째처럼 직접 모든 데이터를 점으로 보여주는 닷 플롯을 쓰자.
  • 샘플 사이즈가 클 때는 박스플롯을 쓰자.

이런 이야기를 하시는 분은 ‘나는 엑셀밖에 못 쓰는데 그럼 어떡하냐?’ 통상적으로 이런 플랏을 위해서는 R 또는 상용의 그래프 소프트웨어가 필요한 경우가 있다. 그러나 그런 분들을 위해서 박스플롯 및 닷 플롯을 쉽게 그릴 수 있게 하는 웹툴을 소개한다. 물론 꽁짜.

http://boxplot.tyerslab.com/

에 접속하면

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데이터를 붙여넣기, 혹은 엑셀 데이터를 csv, 탭 등으로 구분된 텍스트로 업로드하고 ‘Data Visualization’ 을 선택하면

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박스 플랏을 그릴 수 있고,

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덤으로 데이터 포인트를 올릴수도 있다.

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‘Bee Swarm’ 형식으로 데이터를 히스토그램 식으로 표시

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‘ Jitter’

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물론 R (특히 ggplot2 패키지) 을 사용할 수 있으면 더욱 다양한 그래프를 통계처리 등과 더불어 그릴 수 있겠지만, ‘나 R같이 복잡한거 무리’ 하는 생물학자라면 핑계대지 말고 위의 웹 사이트라도 이용해라. 다이나마이트 들고 설치지 말고 

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