ภาษาไทยใน R

    ต้องยอมรับว่าการใช้ภาษาไทยบน RGui ซึ่งเป็น GUI เบื้องต้นที่มากับ R นั้นมีความยากลำบากมากถึงเป็นไปไม่ได้เลยทีเดียว ทางออกที่ดูจะดีที่สุดน่าจะเป็นการไปใช้ RStudio แทน ซึ่งก็สามารถดาวโหลดได้ฟรีเช่นกัน
   เราจะลองสร้างไฟล์ข้อมูลที่มีภาษาไทยใน Excel ดังตัวอย่าง

 

    ก่อนอื่นให้กำหนดค่าต่อไปนี้ (ผมได้จาก https://th-th.facebook.com/BusinessAnalyticsNIDA/videos/1541641359470302/)

> Sys.setlocale("LC_CTYPE", "thai")
[1] "Thai_Thailand.874"
> options(encoding="UTF-8")

    เราจะใช้การ Import ข้อมูลด้วย File > Import Dataset > From Excel  ซึ่งช่วยให้การนำข้อมูลเข้าจาก Excel โดยตรงเป็นไปด้วยความสะดวกอย่างยิ่ง

   ถ้าลองพล็อตกราฟดู

> attach(thai)
> pie(ปริมาณ,label=ประเทศ)

  ก็ได้กราฟที่พอดูได้นะครับ แต่เรายังพอจะปรับให้ดูดีกว่านี้ได้ เช่น ปรับ font ให้เป็นแบบที่เราต้องการใช้ เช่น THSarabunPSK และขนาดตัวหนังสือด้วยพารามีเตอร์ cex ของการแสดงกราฟฟิค

> windowsFonts(Sarabun=windowsFont("TT TH SarabunPSK"))
> pie(ปริมาณ,label=ประเทศ,cex=2.0,family="Sarabun")

 

mean comparison ด้วยแพกเกจ agricolae

      ก่อนหน้านี้ผมได้โพสเกี่ยวกับการวิเคราะห์ ANOVA และการเปรียบเทียบทรีตเมนต์เมื่อพบอิทธิพลของทรีนเมนต์ที่ศึกษามีความสำคัญอย่างมีนัยสำคัญ โดยใช้แพกเกจ multcomp แต่ดูเหมือนจะยังไม่ตอบโจทย์ความต้องการในการวิเคราะห์เมื่อเทียบกับการใช้ซอฟท์แวร์สถิติอื่นๆ โดยเฉพาะการให้สัญลักษณ์ว่าทรีตเมนต์ใดต่างทรีตเมนต์ใดไม่ต่างกัน ในครั้งนี้ผมจะใช้แพกเกจ agricolae ซึ่งช่วยให้การวิเคราะห์ ANOVA และการเปรียบเทียบทรีตเมนต์ทำได้อย่างสะดวกมากทีเดียว

     เริ่มจากที่ข้อมูลที่ใช้เป็นตัวอย่างในไฟล์ Excel ดังรูป

     
     บน RStudio ใช้ File > Import Dataset > From Excel  เข้ามาในชื่อ packing

     ทำการติดตั้งแพกเกจ agricolae และเรียกใช้

> install.packages("agricolae")

> library(agricolae)

  สั่ง attach ชุดข้อมูลที่ต้องการใช้

> attach(packing)  

  
    วิเคราะห์ ANOVA ด้วย aov() ตามปรกติ

> aov.out<-aov(count~treatment)

> summary(aov.out)
            Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
treatment    3  32.87  10.958   94.58 1.38e-06 ***
Residuals    8   0.93   0.116                     
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

  พบว่าทรีตเมนต์มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญ จึงทำการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของแต่ละทรีตเมนต์ เช่น การใช้ LSD จะใช้ฟังก์ชั่น LSD.test()

> LSD.test(aov.out,"treatment",console=TRUE)

Study: aov.out ~ "treatment"

LSD t Test for count 

Mean Square Error:  0.11585 

treatment,  means and individual ( 95 %) CI

           count       std r      LCL      UCL  Min  Max
CO2         3.36 0.3968627 3 2.906844 3.813156 2.91 3.66
commercial  7.48 0.4386342 3 7.026844 7.933156 6.98 7.80
mixed gas   7.26 0.1946792 3 6.806844 7.713156 7.04 7.41
vacuum      5.50 0.2749545 3 5.046844 5.953156 5.26 5.80

alpha: 0.05 ; Df Error: 8
Critical Value of t: 2.306004 

t-Student: 2.306004
Alpha    : 0.05
Least Significant Difference 0.640859
Means with the same letter are not significantly different


Groups, Treatments and means
a   commercial   7.48 
a   mixed gas   7.26 
b   vacuum   5.5 
c   CO2   3.36 

จะเห็นได้ว่าฟังก์ชั่น LSD.test แสดงผลทั้งค่าเฉลี่ยของแต่ละทรีตเมนต์และผลการเปรียบเทียบด้วย LSD ในรูปของตารางในด้านล่างซึ่งช่วยให้ผู้วิเคราะห์สามารถอ่านผลได้ง่ายเช่นเดียวกับซอฟท์แวร์อื่นๆ

เช่นเดียวกัน เราสามารถใช้เทคนิค Duncan ในการเปรียบเทียบทรีตเมนต์ได้ด้วยฟังก์ชั่น duncan.test() ซึ่งในกรณีนี้ให้ผลไม่แตกต่างกัน

> duncan.test(aov.out,"treatment",console=TRUE)

Study: aov.out ~ "treatment"

Duncan's new multiple range test
for count 

Mean Square Error:  0.11585 

treatment,  means

           count       std r  Min  Max
CO2         3.36 0.3968627 3 2.91 3.66
commercial  7.48 0.4386342 3 6.98 7.80
mixed gas   7.26 0.1946792 3 7.04 7.41
vacuum      5.50 0.2749545 3 5.26 5.80

alpha: 0.05 ; Df Error: 8 

Critical Range
        2         3         4 
0.6408590 0.6678356 0.6829140 

Means with the same letter are not significantly different.

Groups, Treatments and means
a   commercial   7.48 
a   mixed gas    7.26 
b   vacuum       5.5 
c   CO2          3.36  

ในแพกเกจ agricolae ยังมีฟังก์ชั่นในการเปรียบเทียบทรีตเมนต์ที่ใช้กันอื่นๆ ไม่ว่าจะเป็น Tukey, SNK, bonferroni,Sche ffe