[R] 2019년 주요 도시의 월별 오존 농도 데이터를 이용하여 계절별 오존 농도 차이 여부 검정

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정보

업무명 : 2019년 주요 도시의 월별 오존 농도 데이터를 이용하여 계절별 오존 농도 차이 여부 검정
작성자 : 박진만
작성일 : 2021-02-25
설 명 :
수정이력 :

내용

[개요]

안녕하세요? 기상 연구 및 웹 개발을 담당하고 있는 해솔입니다.
이번 포스팅에서는 2019년 각 주요도시의 월별 오존 농도 데이터를 이용하여 통계적 분석을 수행 하도록 하겠습니다.
상기 데이터를 도시별/계절별로 나눈 후 계절별 오존 농도의 차이가 존재하는지 확인하고 이를 시계열 및 상자그림의 형태로 나타내었습니다.

[특징]

R을 이용한 데이터 전처리 및 통계적 분석을 수행하고 이를 시각화 한다.

[기능]

데이터 로드 및 전처리
정규성 검정 및 wilcoxon 검정
ggplot을 통한 시각화 (시계열 및 상자그림)

[활용 자료]

2019년 주요도시 오존 데이터

2019O3.xlsx

0.01MB

[자료 처리 방안 및 활용 분석 기법]

없음

[사용법]

소스 코드 참조

[사용 OS]

Windows 10

[사용 언어]

R v4.0.3

소스 코드

[명세]

라이브러리 로드

library(tidyverse)
library(openxlsx)
library(lubridate)
library(region5air)
library(openair)
library(TTR)
library(ggplot2)

데이터 로드
- 월별 오존 농도 자료 읽기
- 데이터의 구조는 아래의 이미지와 같음
- 오존의 농도는 ppm 단위임

# 데이터 로드
data = openxlsx::read.xlsx("./INPUT/오존오염도최종.xlsx", sheet = 2)

전체 데이터 전처리
- 전체 지점에 대한 월별 시계열을 그리기 위하여 tidyr 패키지의 gather 함수를 이용하여 데이터를 모아주는 형태로 가공
- 가공이 끝난 데이터는 key와 value 를 중심으로 하나로 모인 형태가 됨

# 전체 지역에 대한 월별 시계열 시각화
dataL1 = data %>%
  tidyr::gather(-연,-월, key = "key", value = "value")

1월 ~ 12월 까지의 주요 도시 오존 농도 시계열 시각화
- ggplot 을 이용하여 주요 도시에 대한 월별 시계열 생성

# 전체 도시에 대한 시계열 그리기
ggplot(dataL1, aes(`월`, value, group=key, colour=key)) +
  theme_bw() + 
  theme(plot.title=element_text(face="bold", size=20, color="black")) +
  theme(axis.title.x = element_text(face="bold", size=15, colour="black")) +
  theme(axis.title.y = element_text(face="bold", size=15, colour="black", angle=90)) +
  theme(axis.text.x = element_text(face="bold", size=14, colour="black")) +
  theme(axis.text.y = element_text(face="bold", size=14, colour="black")) +
  theme(legend.title=element_text(face="bold", size=15, colour="black")) +
  theme(legend.key=element_blank()) +
  theme(legend.text=element_text(size=15, face="bold")) +
  theme(legend.background=element_blank()) +
  geom_line(size = 1) +
  geom_point(size = 2) + 
  scale_x_continuous(breaks = seq(1,12,1),limits = c(1,12)) +
  labs(title = "월별 오존농도 (도시별)",
       x = "월 (month)",
       y = "오존 농도 (ppm)") +
  ggsave("./월별 오존농도.png",dpi = 600)

계절별로 오존 데이터 분할 후 상자그림 그려보기
- 패키지는 ggplot 패키지를 그대로 사용
- 봄 (3,4,5월), 여름 (6,7,8월), 가을(9,10,11월), 겨울(12,1,2월) 로 데이터를 분할 후 상자그림을 그림
- 이 과정에서 총합에 해당하는 데이터는 제거 하였음

# 겨울 데이터 추출 (12,1,2)
dataL2_winter = dataL1 %>%
  dplyr::filter(key != "총계") %>%
  dplyr::filter(`월` == 12 | `월` == 1 | `월` == 2)

# 봄 데이터 추출 (3,4,5)
dataL2_spring = dataL1 %>%
  dplyr::filter(key != "총계") %>%
  dplyr::filter(`월` == 3 | `월` == 4 | `월` == 5)

# 여름 데이터 추출 (6,7,8)
dataL2_summer = dataL1 %>%
  dplyr::filter(key != "총계") %>%
  dplyr::filter(`월` == 6 | `월` == 7 | `월` == 8)

# 가을 데이터 추출 (9,10,11)
dataL2_fall = dataL1 %>%
  dplyr::filter(key != "총계") %>%
  dplyr::filter(`월` == 9 | `월` == 10 | `월` == 11)

## box plot ##
ggplot() +
  theme_bw() + 
  theme(plot.title=element_text(face="bold", size=20, color="black")) +
  theme(axis.title.x = element_text(face="bold", size=15, colour="black")) +
  theme(axis.title.y = element_text(face="bold", size=15, colour="black", angle=90)) +
  theme(axis.text.x = element_text(face="bold", size=14, colour="black")) +
  theme(axis.text.y = element_text(face="bold", size=14, colour="black")) +
  theme(legend.title=element_text(face="bold", size=15, colour="black")) +
  theme(legend.key=element_blank()) +
  theme(legend.text=element_text(size=15, face="bold")) +
  theme(legend.background=element_blank()) +
  geom_boxplot(data = dataL2_spring,aes(x = 1,y = value)) +
  geom_boxplot(data = dataL2_summer,aes(x = 2,y = value)) +
  geom_boxplot(data = dataL2_fall,aes(x = 3,y = value)) +
  geom_boxplot(data = dataL2_winter,aes(x = 4,y = value)) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(1,4,1),labels = c("봄","여름","가을","겨울")) +
  labs(title = "계절에 따른 도시 오존농도 분포",
       x = "계절",
       y = "오존 농도 (ppm)") +
  ggsave("./계절별 오존 농도 분포.png",dpi = 600)

각 월별 데이터의 정규성 검정
- kolmogorov-Smirnov test (콜모고로프-스미노프 검정) 수행
- 자료의 평균/표준편차와 히스토그램을 표준정규분포와 비교하여 적합도를 검정하는 방법
- 결과적으로 p-value가 0.05보다 큰 경우 정규성이 있다고 가정할 수 있음
- 위와 같은 검정을 수행하는 이유는 데이터가 정규성을 만족하는 경우 anova 검정 수행이 가능하지만 그렇지 않는 경우 다른 검정 방법이 필요하기 때문임
- 검정 결과 오존 데이터의 경우 정규성을 띠지는 않는 것으로 확인
  - 이는 계절별 차이를 데이터의 비정규성을 가정하는 wilcoxon 검정을 수행 해야 함을 의미함

## 각 데이터의 정규성 검정 ##

# 계절별 검정 수행
x = dataL2_spring$value
ks.test(x ,"pnorm",mean = mean(x),sd = sd(x))
# One-sample Kolmogorov-Smirnov test
# 
# data:  x
# D = 0.12967, p-value = 0.3578
# alternative hypothesis: two-sided

x = dataL2_summer$value
ks.test(x ,"pnorm",mean = mean(x),sd = sd(x))
# One-sample Kolmogorov-Smirnov test
# 
# data:  x
# D = 0.17878, p-value = 0.07675
# alternative hypothesis: two-sided

x = dataL2_fall$value
ks.test(x ,"pnorm",mean = mean(x),sd = sd(x))
# data:  x
# D = 0.14623, p-value = 0.2255
# alternative hypothesis: two-sided

x = dataL2_winter$value
ks.test(x ,"pnorm",mean = mean(x),sd = sd(x))
# data:  x
# D = 0.11338, p-value = 0.5285
# alternative hypothesis: two-sided

Wilcoxon 검정
- 각 계절별로 분할된 데이터를 이요하여 Wilcoxon 검정을 통해 데이터간 평균에 차이가 있는지 검정
- 즉 가설 지정 : 계절이 오존 농도의 변화에 영향을 미치는가? 이며
  - 귀무가설 : 계절에 따른 오존 농도의 차이가 없다.
  - 대립가설 : 계절에 따른 오존 농도의 차이가 있다. 로 요약 가능
- 검정 코드 및 결과는 아래와 같으며 결과는 p-value 가 0.05보다 작으므로 유의수준에서 귀무가설이 기각됨
- 즉 계절에 따른 오존 농도의 차이가 있다는 결론을 얻음

# 분석을 위한 데이터 병합 및 그룹 지정
dataL2_spring$season = "봄"
dataL2_summer$season = "여름"
dataL2_fall$season = "가을"
dataL2_winter$season = "겨울"

data_L3 = rbind(dataL2_spring,dataL2_summer,dataL2_fall,dataL2_winter)

## 두 계절씩 나누어 반복테스트 수행 
seasonis = c("봄","여름","가을","겨울")
seasoniscombin = combn(seasonis,2)

result = data.frame()

for (i in 1:dim(seasoniscombin)[2]) {
  
  data_L4 = data_L3 %>%
    dplyr::filter(season == seasoniscombin[1,i] | season == seasoniscombin[2,i])
  
  test <- wilcox.test(data_L4$value ~ data_L4$season)
  
  result_part = data.frame(season1 = seasoniscombin[1,i], season2 = seasoniscombin[2,i], pval = test$p.value)
  result = rbind(result,result_part)
  
  
}

print(result)
## 결과 ##
# season1 season2         pval
# 1      봄    여름 8.836458e-05
# 2      봄    가을 1.526048e-15
# 3      봄    겨울 6.450829e-16
# 4    여름    가을 2.429450e-14
# 5    여름    겨울 4.675901e-14
# 6    가을    겨울 7.858701e-03

[전체 코드]

#===============================================================================================
options(warn = -1)
library(tidyverse)
library(openxlsx)
library(lubridate)
library(region5air)
library(openair)
library(TTR)
library(ggplot2)



# 데이터 로드
data = openxlsx::read.xlsx("./INPUT/오존오염도최종.xlsx", sheet = 2)

# 전체 지역에 대한 월별 시계열 시각화
dataL1 = data %>%
  tidyr::gather(-연,-월, key = "key", value = "value")


# 전체 도시에 대한 시계열 그리기
ggplot(dataL1, aes(`월`, value, group=key, colour=key)) +
  theme_bw() + 
  theme(plot.title=element_text(face="bold", size=20, color="black")) +
  theme(axis.title.x = element_text(face="bold", size=15, colour="black")) +
  theme(axis.title.y = element_text(face="bold", size=15, colour="black", angle=90)) +
  theme(axis.text.x = element_text(face="bold", size=14, colour="black")) +
  theme(axis.text.y = element_text(face="bold", size=14, colour="black")) +
  theme(legend.title=element_text(face="bold", size=15, colour="black")) +
  theme(legend.key=element_blank()) +
  theme(legend.text=element_text(size=15, face="bold")) +
  theme(legend.background=element_blank()) +
  geom_line(size = 1) +
  geom_point(size = 2) + 
  scale_x_continuous(breaks = seq(1,12,1),limits = c(1,12)) +
  labs(title = "월별 오존농도 (도시별)",
       x = "월 (month)",
       y = "오존 농도 (ppm)") +
  ggsave("./월별 오존농도.png",dpi = 600)

#===============================================================================================

# 주기가 1년 (즉 한 개의 주기) 으로 보여지기 때문에 시계열로부터 구체적인 주기성을
# 추출 할 수는 없음 -> 전체 도시로부터 계절별로 나눈 후 아노바 검정을 수행해 분산분석을 하는 방법 사용
# 겨울 (12,1,2) 월
#   봄 (3,4,5) 월
# 여름 (6,7,8) 월
# 가을 (9,10,11) 월 롤 데이터를 나눈 후 자료의 특성이 다른지 확인 하고자 함

## 총합은 제외함 ##

# 겨울 데이터 추출 (12,1,2)
dataL2_winter = dataL1 %>%
  dplyr::filter(key != "총계") %>%
  dplyr::filter(`월` == 12 | `월` == 1 | `월` == 2)

# 봄 데이터 추출 (3,4,5)
dataL2_spring = dataL1 %>%
  dplyr::filter(key != "총계") %>%
  dplyr::filter(`월` == 3 | `월` == 4 | `월` == 5)

# 여름 데이터 추출 (6,7,8)
dataL2_summer = dataL1 %>%
  dplyr::filter(key != "총계") %>%
  dplyr::filter(`월` == 6 | `월` == 7 | `월` == 8)

# 가을 데이터 추출 (9,10,11)
dataL2_fall = dataL1 %>%
  dplyr::filter(key != "총계") %>%
  dplyr::filter(`월` == 9 | `월` == 10 | `월` == 11)

## box plot ##
ggplot() +
  theme_bw() + 
  theme(plot.title=element_text(face="bold", size=20, color="black")) +
  theme(axis.title.x = element_text(face="bold", size=15, colour="black")) +
  theme(axis.title.y = element_text(face="bold", size=15, colour="black", angle=90)) +
  theme(axis.text.x = element_text(face="bold", size=14, colour="black")) +
  theme(axis.text.y = element_text(face="bold", size=14, colour="black")) +
  theme(legend.title=element_text(face="bold", size=15, colour="black")) +
  theme(legend.key=element_blank()) +
  theme(legend.text=element_text(size=15, face="bold")) +
  theme(legend.background=element_blank()) +
  geom_boxplot(data = dataL2_spring,aes(x = 1,y = value)) +
  geom_boxplot(data = dataL2_summer,aes(x = 2,y = value)) +
  geom_boxplot(data = dataL2_fall,aes(x = 3,y = value)) +
  geom_boxplot(data = dataL2_winter,aes(x = 4,y = value)) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(1,4,1),labels = c("봄","여름","가을","겨울")) +
  labs(title = "계절에 따른 도시 오존농도 분포",
       x = "계절",
       y = "오존 농도 (ppm)") +
  ggsave("./계절별 오존 농도 분포.png",dpi = 600)


#===============================================================================================
## 각 데이터의 정규성 검정 ##
# Kolmogorov-Smirnov test, 콜모고로프-스미노프 검정 수행
# 자료의 평균/표준편차와 히스토그램을 표준정규분포와 비교하여 적합도를 검정하는 방법이며
# p-value가 0.05보다 크면 정규성을 가정하게 된다.

# 계절별 검정 수행
x = dataL2_spring$value
ks.test(x ,"pnorm",mean = mean(x),sd = sd(x))
# One-sample Kolmogorov-Smirnov test
# 
# data:  x
# D = 0.12967, p-value = 0.3578
# alternative hypothesis: two-sided

x = dataL2_summer$value
ks.test(x ,"pnorm",mean = mean(x),sd = sd(x))
# One-sample Kolmogorov-Smirnov test
# 
# data:  x
# D = 0.17878, p-value = 0.07675
# alternative hypothesis: two-sided

x = dataL2_fall$value
ks.test(x ,"pnorm",mean = mean(x),sd = sd(x))
# data:  x
# D = 0.14623, p-value = 0.2255
# alternative hypothesis: two-sided

x = dataL2_winter$value
ks.test(x ,"pnorm",mean = mean(x),sd = sd(x))
# data:  x
# D = 0.11338, p-value = 0.5285
# alternative hypothesis: two-sided

## 결과적으로 모두 정규성을 띠지 않는 것으로 확인됨 ##
#===============================================================================================
# 따라서 Wilcoxon검정을 통해 비정규성을 가정해 그룹간 차이를 비교하는 방법을 사용
# 가설 지정 : 계절이 오존 농도에 영향을 미치는가?

# 귀무가설 : 계절에 따른 오존 농도의 차이가 없다.
# 대립가설 : 계절에 따른 오존 농도의 차이가 있다.

# 분석을 위한 데이터 병합 및 그룹 지정
dataL2_spring$season = "봄"
dataL2_summer$season = "여름"
dataL2_fall$season = "가을"
dataL2_winter$season = "겨울"

data_L3 = rbind(dataL2_spring,dataL2_summer,dataL2_fall,dataL2_winter)

## 두 계절씩 나누어 반복테스트 수행 
seasonis = c("봄","여름","가을","겨울")
seasoniscombin = combn(seasonis,2)

result = data.frame()

for (i in 1:dim(seasoniscombin)[2]) {
  
  data_L4 = data_L3 %>%
    dplyr::filter(season == seasoniscombin[1,i] | season == seasoniscombin[2,i])
  
  test <- wilcox.test(data_L4$value ~ data_L4$season)
  
  result_part = data.frame(season1 = seasoniscombin[1,i], season2 = seasoniscombin[2,i], pval = test$p.value)
  result = rbind(result,result_part)
  
  
}

print(result)

참고 문헌

[논문]

없음

[보고서]

없음

[URL]

없음

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[기상학/프로그래밍 언어]

sangho.lee.1990@gmail.com

[해양학/천문학/빅데이터]

saimang0804@gmail.com

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