보건의료 개혁에 대한 여론

R로 건강보험 개혁에 대한 여론 시각화하기 아래 코드는 2009년 1월부터 11월까지의 여론 데이터를 시각화합니다. plot 함수를 이용해 반대 의견(“Oppose”)을 회색(#E6ADD8) 점으로, 지지 의견(“Favor”)을 파란색(#ADD8E6) 점으로 그리고, 보간 결과를 선형 선으로 표시합니다. hc_appattach(hc_app) hc_fit.o1hc_fit.f1hc_fit.o2hc_fit.f2plot(as.Date(Dates),Oppose, main="Public opinion and health care reform", ylim=c(0,80),pch=16, xlim=c(as.Date("2009-01-01"),as.Date("2009-11-01")), cex.axis=.85, col="#E6ADD8", xlab="",ylab="Percentage approving or opposing") points(as.Date(Dates),Favor,pch=16,col="#ADD8E6") lines(hc_fit.f1,col="blue",lwd=2) lines(hc_fit.o1,col="red",lwd=2) lines(hc_fit.f2,col="blue",lwd=2,lty=3) lines(hc_fit.o2,col="red",lwd=2,lty=3) abline(h=50,lwd=.5,lty=3,col="#555555") 각 코드 라인의 역할을 정리하면 다음과 같습니다. hc_appattach(hc_app) – 앱 부착 데이터 로딩(가정) plot(...) – “Oppose” 데이터를 회색 점(#E6ADD8)으로 그립니다. points(...) – “Favor” 데이터를 파란 점(#ADD8E6)으로 추가합니다. lines(hc_fit.f1, ...) – 반대 의견 보간 결과를 파란색 선으로 표시합니다. lines(hc_fit.o1, ...) – 반대 의견 보간 결과를 빨간색 선으로 표시합니다. lines(hc_fit.f2, ...) – 지지 의견 보간 결과를 파란색 점선으로 표시합니다. lines(hc_fit.o2, ...) – 지지 의견 보간 결과를 빨간색 점선으로 표시합니다. abline(h=50, ...) – 50%를 기준으로 수평 점선을 그려 지지·반대 비율을 비교합니다.