BTVN
Nguyễn Thị Yến Nhi
2023-06-27
require(tidyverse)## Loading required package: tidyverse## Warning: package 'tibble' was built under R version 4.2.3## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.2.3## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.2 ✔ readr 2.1.4
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.0
## ✔ ggplot2 3.4.1 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.2 ✔ tidyr 1.3.0
## ✔ purrr 1.0.1## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the ]8;;http://conflicted.r-lib.org/conflicted package]8;; to force all conflicts to become errorslibrary(DescTools)## Warning: package 'DescTools' was built under R version 4.2.3library(ggplot2)
library(xlsx)
setwd("C:/Users/YEN NHI/Documents/PTDLDT")
dt <- read.xlsx("dt.xlsx",1)1 Bài tập về nhà tuần 5-6
Chạy mô hình hồi quy cho biến định tính trong câu số 2, thực hiện các bài toán liên quan.
1.1 Mô hình hồi quy nhị phân
Ước lượng hàm hồi quy có dữ liệu nhị phân với:
Biến phụ thuộc: Tiêu thụ sản phẩm (MntProducts) nhận 2 giá trị: few/many
Biến độc lập:
Tình trạng hôn nhân (Marital Status) nhận 2 giá trị: Y/N
Thu nhập (Income) nhận 2 giá trị: low/high
Con là trẻ dưới vị thành niên (Kidhome) nhận 2 giá trị: Y/N
Con là trẻ trên vị thanh niên (Teenhome) nhận 2 giá trị: Y/N
1.1.1 Mô hình logit
mp = dt$MP
mp <- cut(mp,2, labels = c('fews','many'))
ms = dt$MS
ic = dt$IC
ic <- cut(ic,2, labels = c('low','high'))
kh = dt$KH
th = dt$TH
mh1 <- glm(data = dt, formula = factor(mp) ~ ms + ic + kh + th, family = binomial(link = "logit"))
levels(factor(mp))## [1] "fews" "many"summary(mh1)##
## Call:
## glm(formula = factor(mp) ~ ms + ic + kh + th, family = binomial(link = "logit"),
## data = dt)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.7896 -0.4862 -0.2463 -0.1203 3.1409
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -0.66779 0.11206 -5.959 2.54e-09 ***
## msY 0.01849 0.14776 0.125 0.9
## ichigh 2.02546 0.22314 9.077 < 2e-16 ***
## khY -2.83093 0.25951 -10.909 < 2e-16 ***
## thY -1.42662 0.15713 -9.079 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 1810.9 on 1982 degrees of freedom
## Residual deviance: 1269.7 on 1978 degrees of freedom
## AIC: 1279.7
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 61.1.2 Mô hình probit
mh2 <- glm(data = dt, formula = factor(mp) ~ ms + ic + kh + th, family = binomial(link = "probit"))
levels(factor(mp))## [1] "fews" "many"summary(mh2)##
## Call:
## glm(formula = factor(mp) ~ ms + ic + kh + th, family = binomial(link = "probit"),
## data = dt)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.7898 -0.4970 -0.2563 -0.0890 3.3266
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -0.43749 0.06658 -6.571 5.01e-11 ***
## msY 0.02575 0.08190 0.314 0.753
## ichigh 1.24785 0.12865 9.700 < 2e-16 ***
## khY -1.43599 0.11599 -12.380 < 2e-16 ***
## thY -0.78254 0.08579 -9.122 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 1810.9 on 1982 degrees of freedom
## Residual deviance: 1268.8 on 1978 degrees of freedom
## AIC: 1278.8
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 61.1.3 Mô hình cloglog
mh3 <- glm(data = dt, formula = factor(mp) ~ ms + ic + kh + th, family = binomial(link = "cloglog"))
levels(factor(mp))## [1] "fews" "many"summary(mh3)##
## Call:
## glm(formula = factor(mp) ~ ms + ic + kh + th, family = binomial(link = "cloglog"),
## data = dt)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.7697 -0.4906 -0.2454 -0.1315 3.0915
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -0.86933 0.09103 -9.550 <2e-16 ***
## msY -0.02366 0.11745 -0.201 0.84
## ichigh 1.31786 0.13261 9.938 <2e-16 ***
## khY -2.63361 0.25154 -10.470 <2e-16 ***
## thY -1.24803 0.14038 -8.890 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 1810.9 on 1982 degrees of freedom
## Residual deviance: 1275.1 on 1978 degrees of freedom
## AIC: 1285.1
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 61.2 Lựa chọn mô hình
Để đánh giá các mô hình hồi quy trên, ta sử dụng các tiêu chí sau:
# Tiêu chí AIC - Akaike Information Criterion
aic1 <- AIC(mh1)
aic2 <- AIC(mh2)
aic3 <- AIC(mh3)
AIC <-cbind(aic1,aic2,aic3)
AIC## aic1 aic2 aic3
## [1,] 1279.715 1278.803 1285.062# Tiêu chí Deviance
de1 <- deviance(mh1)
de2 <- deviance(mh2)
de3 <- deviance(mh3)
deviance <- cbind(de1,de2,de3)
deviance## de1 de2 de3
## [1,] 1269.715 1268.803 1275.062# Tiêu chí Brier Score
bs1 <- BrierScore(mh1)
bs2 <- BrierScore(mh2)
bs3 <- BrierScore(mh3)
BrierScore <- cbind(bs1,bs2,bs3)
BrierScore## bs1 bs2 bs3
## [1,] 0.09958906 0.09953747 0.09987706Dựa vào các tiêu chí trên, ta thấy các giá trị AIC, deviance và Brier Score của mô hình probit là nhỏ nhất, tức là mô hình probit là mô hình tốt nhất trong 3 mô hình.
1.3 Mô hình Probit
summary(mh2)##
## Call:
## glm(formula = factor(mp) ~ ms + ic + kh + th, family = binomial(link = "probit"),
## data = dt)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.7898 -0.4970 -0.2563 -0.0890 3.3266
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -0.43749 0.06658 -6.571 5.01e-11 ***
## msY 0.02575 0.08190 0.314 0.753
## ichigh 1.24785 0.12865 9.700 < 2e-16 ***
## khY -1.43599 0.11599 -12.380 < 2e-16 ***
## thY -0.78254 0.08579 -9.122 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 1810.9 on 1982 degrees of freedom
## Residual deviance: 1268.8 on 1978 degrees of freedom
## AIC: 1278.8
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6Kết quả hồi quy của mô hình probit đối với biến phụ thuộc là tiêu thụ sản phẩm (MP) dựa trên các biến độc lập thu nhập (IC), tình trạng kết hôn (MS), con dưới vị thành niên trong gia đình (KH) và con trên vị thành niên trong gia đình (TH), cho ta thấy:
- Có 3 yếu tố có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% trong mô hình là thu nhập (IC), con là trẻ dưới vị thành niên (KH) và con là trẻ trên vị thành niên (TH). Trong đó, thu nhập mang dấu dương (+) trong mô hình, tức là khi khách hàng có thu nhập càng cao thì khách hàng sẽ tiêu thụ sản phẩm nhiều hơn. Ngược lại, số con trong gia đình đều mang dấu âm (-) trong mô hình, tức là nếu hộ gia đình có con thì sẽ giảm tiêu thụ sản phẩm trong cửa hàng.
- Ngoài ra, không tìm thấy mối quan hệ nào giữa tình trạng hôn nhân (MS) và tiêu thụ sản phẩm (MP) trong mô hình.
Mô hình hồi quy trong bài được xác định như sau:
\[ probit(\pi) = \Phi^{-1}(\pi)) = -0,4375 + 1,2479IC - 1,436KH - 0,7825TH \] với \(\pi\) = P(MP = “few” hoặc “many”)
2 Bài tập về nhà tuần 3-4
Làm thống kê mô tả để phân tích cho ít nhất 5 biến (vừa định tính định lượng và có 2 biến đã chọn ở câu 2), nhận xét về kết quả phân tích này.
2.1 Thống kê mô tả biến MntProduct
2.1.1 Thống kê mô tả
MP = dt$MP
summary(MP)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 5.0 70.0 397.0 610.9 1048.5 2525.0MP <- cut(MP,2, labels = c('fews','many'))
summary(MP)## fews many
## 1645 338Theo kết quả trên, chi tiêu của khách hàng trong cửa hàng trung bình là 610,9 USD, khách hàng chi nhiều nhất là 2525 USD và thấp nhất là 5 USD. Ta thấy chi tiêu ở mức thấp gồm 1645 khách hàng và mức cao gồm 338 khách hàng trong tổng số 1983 khách hàng.
2.1.2 Đồ thị
data <- data.frame(dt$MS, dt$ED, dt$IC, dt$KH, dt$TH, dt$MW, dt$MF, dt$MM, dt$MFP, dt$MSP, dt$MG)
data |> ggplot(aes(x = MP, y = after_stat(count))) +
geom_bar(fill = 'blue') +geom_text(aes(label = scales::percent(after_stat(count/sum(count)))), stat ='count', color = 'red', vjust = - .5) +labs(x = 'Chi tiêu', y = 'Số khách hàng')
Thông qua đồ thị trên, ta thấy rằng khách hàng chi tiêu ở mức thấp chiếm
tỷ lệ cao nhất với tỷ lệ là 83% và khách hàng chi tiêu ở mức cao chiếm
tỷ lệ thấp nhất với tỷ lệ là 17% trong tổng 1983 khách hàng.
2.2 Thống kê mô tả biến marital status
2.2.1 Bảng tần suất
table(dt$MS)##
## N Y
## 1222 761table(dt$MS)/sum(table(dt$MS))##
## N Y
## 0.616238 0.3837622.2.2 Đồ thị
library(ggplot2)
dt |> ggplot(aes(x = MS, y = after_stat(count))) +
geom_bar(fill = 'blue') +geom_text(aes(label = scales::percent(after_stat(count/sum(count)))), stat ='count', color = 'red', vjust = - .5) +labs(x = 'Tình trạng hôn nhân', y = 'Số người')
Dựa vào đồ thị và bảng tần số của biến Marital Status, ta thấy tỷ lệ khách hàng chưa kết hôn chiếm cao hơn, với tỷ lệ là 62% gồm 1222 người chưa kết hôn trên 1983 khách hàng. Trong khi đó, khách hàng đã kết hôn là 761 người, chiếm tỷ lệ 38% khách hàng.
2.3 Thống kê mô tả biến education
2.3.1 Bảng tần suất
table(dt$ED)##
## 2C B G M PhD
## 183 43 983 325 449table(dt$ED)/sum(table(dt$ED))##
## 2C B G M PhD
## 0.09228442 0.02168432 0.49571357 0.16389309 0.226424612.3.2 Đồ thị
dt |> ggplot(aes(x = ED, y = after_stat(count))) +
geom_bar(fill = 'blue') +geom_text(aes(label = scales::percent(after_stat(count/sum(count)))), stat ='count', color = 'red', vjust = - .5) +labs(x = 'Tình độ học vấn', y = 'Số người')
Dựa vào đồ thị và bảng tần số, ta thấy tỷ lệ khách hàng đã tốt nghiệp cử nhân là chiếm cao nhất trong 5 trình độ học vấn, với tỷ lệ là 49.6%, gồm 983 người trên 1983 khách hàng. Trong khi đó, khách hàng có trình độ học vấn cơ bản chiếm tỷ lệ thấp nhất, với tỷ lệ là 2.2%, gồm 43 người trên tổng 1983 khách hàng.
2.4 Thống kê mô tả biến KH
2.4.1 Thống kê mô tả
table(dt$KH)##
## N Y
## 1151 832table(dt$KH)/sum(table(dt$KH))##
## N Y
## 0.5804337 0.4195663Số con dưới vị thành niên của khách hàng trung bình rơi vào khoảng 0-1 con, nhiều nhất là 2 đứa và ít nhất là 0 có trẻ dưới vị thành niên trong gia đình.
2.4.2 Đồ thị
dt |> ggplot(aes(x = KH, y = after_stat(count))) +
geom_bar(fill = 'blue') +geom_text(aes(label = scales::percent(after_stat(count/sum(count)))), stat ='count', color = 'red', vjust = - .5) +labs(x = 'Con dưới vị thành niên', y = 'Số hộ gia đình')
Dựa vào đồ thị và bảng tần số, ta thấy số con dưới vị thành niên của các hộ gia đình của các khách hàng chiếm tỷ lệ cao nhất là không có, với tỷ lệ là 58%, các hộ gia đình đã có con dưới vị thành niên chiếm tỷ lệ thấp hơn với tỷ lệ là 42%.
2.5 Thống kê mô tả biến Teenhome
2.5.1 Thống kê mô tả
table(dt$TH)##
## N Y
## 1037 946table(dt$TH)/sum(table(dt$TH))##
## N Y
## 0.522945 0.4770552.5.2 Đồ thị
dt |> ggplot(aes(x = TH, y = after_stat(count))) +
geom_bar(fill = 'blue') +geom_text(aes(label = scales::percent(after_stat(count/sum(count)))), stat ='count', color = 'red', vjust = - .5) +labs(x = 'Con trên vị thành niên', y = 'SSố hộ gia đình')
Dựa vào đồ thị và bảng tần số, ta thấy số con trên vị thành niên của các hộ gia đình của các khách hàng chiếm tỷ lệ cao nhất là không có, với tỷ lệ là 52,3%. Và số hộ gia đình có con đã trên vị thành niên chiếm tỷ lệ thấp hơn là 47,7%.
2.6 Thống kê mô tả biến IC
2.6.1 Thống kê mô tả
IC = dt$IC
summary(IC)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1730 35662 51518 52140 68670 162397IC <- cut(IC,2, labels = c('low','high'))
summary(IC)## low high
## 1839 144Thu nhập của khách hàng trung bình là 52140 USD, khách hàng có thu nhập nhiều nhất là 162397 USD và thấp nhất là 1730 USD. Ta thấy thu nhập từ thấp nhất đến 82000 USD gồm 1839 khách hàng và từ 82000 USD đến mức thu nhập cao nhất gồm 144 khách hàng.
2.6.2 Đồ thị
data <- data.frame(dt$MS, dt$ED, dt$IC, dt$KH, dt$TH, dt$MW, dt$MF, dt$MM, dt$MFP, dt$MSP, dt$MG)
data |> ggplot(aes(x = IC, y = after_stat(count))) +
geom_bar(fill = 'blue') +geom_text(aes(label = scales::percent(after_stat(count/sum(count)))), stat ='count', color = 'red', vjust = - .5) +labs(x = 'Thu nhập', y = 'Số khách hàng')
Dựa vào biểu đồ trên, ta thấy rằng khách hàng có thu nhập thấp chiếm tỷ
lệ cao hơn, với tỷ lệ là 93% và tỷ lệ khách hàng có thu nhập cao chiếm
tỷ lệ 7% trong tổng 1983 khách hàng.
2.7 Thống kê mô tả cho các biến định lượng còn lại
yn <- data.frame(dt$MW, dt$MF, dt$MM, dt$MFP, dt$MSP, dt$MG)
summary(yn)## dt.MW dt.MF dt.MM dt.MFP
## Min. : 0 Min. : 0.00 Min. : 0.0 Min. : 0.00
## 1st Qu.: 25 1st Qu.: 2.00 1st Qu.: 16.0 1st Qu.: 3.00
## Median : 178 Median : 8.00 Median : 69.0 Median : 12.00
## Mean : 307 Mean : 26.41 Mean : 168.5 Mean : 37.75
## 3rd Qu.: 502 3rd Qu.: 33.00 3rd Qu.: 238.0 3rd Qu.: 50.00
## Max. :1493 Max. :199.00 Max. :1725.0 Max. :259.00
## dt.MSP dt.MG
## Min. : 0.00 Min. : 0.00
## 1st Qu.: 1.00 1st Qu.: 9.00
## Median : 8.00 Median : 25.00
## Mean : 27.47 Mean : 43.78
## 3rd Qu.: 34.00 3rd Qu.: 56.00
## Max. :262.00 Max. :321.00Từ bảng thống kê trên ta thấy:
- Số tiền chi tiêu cho rượu trong 2 năm (MW): có giá trị dao động từ nhỏ nhất là 0 USD đến cao nhất là 1493 USD, số tiền chi cho rượu của các khách hàng trong 2 năm có giá trị trung bình là 307 USD.
- Số tiền chi cho trái cây trong 2 năm (MF): có giá trị dao động từ nhỏ nhất là 0 USD đến cao nhất là 199 USD, số tiền chi cho trái cây của các khách hàng trong 2 năm có giá trị trung bình là 26.41 USD.
- Số tiền chi cho thịt trong 2 năm (MM): có giá trị dao động từ nhỏ nhất là 0 USD đến cao nhất là 1725 USD, số tiền chi cho thịt của các khách hàng trong 2 năm có giá trị trung bình là 168.5 USD.
- Số tiền chi cho cá trong 2 năm (MFP): có giá trị dao động từ nhỏ nhất là 0 USD đến cao nhất là 259 USD, số tiền chi cho cá của các khách hàng trong 2 năm có giá trị trung bình là 259 USD.
- Số tiền chi cho đồ ngọt trong 2 năm (MSP): có giá trị dao động từ nhỏ nhất là 0 USD đến cao nhất là 262 USD, số tiền chi cho đồ ngọt của các khách hàng trong 2 năm có giá trị trung bình là 27.47 USD.
- Số tiền chi cho vàng trong 2 năm (MG): có giá trị dao động từ nhỏ nhất là 0 USD đến cao nhất là 321 USD, số tiền chi cho vàng của các khách hàng trong 2 năm có giá trị trung bình là 43.78 USD.
2.8 Thống kê suy diễn cho dữ liệu định tính
2.8.1 Kiểm định tính độc lập cho 2 biến định tính
- Kiểm định tính độc lập giữa hai biến MntProducts và Marital Status
dt1 <- table(MP, dt$MS)
dt1##
## MP N Y
## fews 1006 639
## many 216 122chisq.test(dt1)##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
##
## data: dt1
## X-squared = 0.78431, df = 1, p-value = 0.3758Kết quả kiểm định cho thấy: Chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết \(H_0\), tức là tình trạng hôn nhân và chi tiêu trong cửa hàng độc lập với nhau.
- Kiểm định tính độc lập giữa hai biến MntProducts và Income
dt2 <- table(MP, IC)
dt2## IC
## MP low high
## fews 1607 38
## many 232 106chisq.test(dt2)##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
##
## data: dt2
## X-squared = 347.08, df = 1, p-value < 2.2e-16Kết quả kiểm định cho thấy, P-value < 0.05 vì vậy bác bỏ giả thuyết \(H_0\), tức là chi tiêu trong cửa hàng và thu nhập của khách hàng có quan hệ với nhau.
- Kiểm định tính độc lập giữa hai biến MntProducts và Kidhome
dt3 <- table(MP, dt$KH)
dt3##
## MP N Y
## fews 830 815
## many 321 17chisq.test(dt3)##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
##
## data: dt3
## X-squared = 226.32, df = 1, p-value < 2.2e-16Kết quả kiểm định cho thấy, P-value < 0.05 vì vậy bác bỏ giả thuyết \(H_0\), tức là chi tiêu trong cửa hàng và số con chưa vị thành niên của khách hàng có quan hệ với nhau.
- Kiểm định tính độc lập giữa hai biến MntProducts và Teenhome
dt4 <- table(MP, dt$TH)
dt4##
## MP N Y
## fews 769 876
## many 268 70chisq.test(dt4)##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
##
## data: dt4
## X-squared = 117.72, df = 1, p-value < 2.2e-16Kết quả kiểm định cho thấy, P-value < 0.05 vì vậy bác bỏ giả thuyết \(H_0\), tức là chi tiêu trong cửa hàng và số con là vị thành niên của khách hàng có quan hệ với nhau.
- Kiểm định tính độc lập giữa hai biến MntProducts và Education
dt5 <- table(MP, dt$ED)
dt5##
## MP 2C B G M PhD
## fews 164 43 808 271 359
## many 19 0 175 54 90chisq.test(dt5)##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: dt5
## X-squared = 17.879, df = 4, p-value = 0.001303Kết quả kiểm định cho thấy, P-value < 0.05 vì vậy bác bỏ giả thuyết \(H_0\), tức là chi tiêu trong cửa hàng và trình độ học vấn của khách hàng có quan hệ với nhau.
2.9 Rủi ro tương đối (Risk ratio)
library(epitools)
riskratio(dt1)## $data
##
## MP N Y Total
## fews 1006 639 1645
## many 216 122 338
## Total 1222 761 1983
##
## $measure
## risk ratio with 95% C.I.
## MP estimate lower upper
## fews 1.0000000 NA NA
## many 0.9291978 0.796362 1.084191
##
## $p.value
## two-sided
## MP midp.exact fisher.exact chi.square
## fews NA NA NA
## many 0.3447155 0.3574572 0.3436316
##
## $correction
## [1] FALSE
##
## attr(,"method")
## [1] "Unconditional MLE & normal approximation (Wald) CI"- Theo bảng kết quả trên, ta thấy tỷ lệ rủi ro tương đối (risk ratio) của những khách hàng chi tiêu nhiều trong cửa hàng và đã kết hôn gấp 88,45% so với những khách hàng có chi tiêu thấp trong cửa hàng và đã kết hôn.
- Tỷ lệ rủi ro tương đối (risk ratio) của những khách hàng chi tiêu vừa trong cửa hàng và đã kết hôn gấp 98,72% so với những khách hàng có chi tiêu thấp trong cửa hàng và đã kết hôn.
riskratio(dt2)## $data
## IC
## MP low high Total
## fews 1607 38 1645
## many 232 106 338
## Total 1839 144 1983
##
## $measure
## risk ratio with 95% C.I.
## MP estimate lower upper
## fews 1.00000 NA NA
## many 13.57599 9.551432 19.29632
##
## $p.value
## two-sided
## MP midp.exact fisher.exact chi.square
## fews NA NA NA
## many 0 3.47179e-56 2.118214e-78
##
## $correction
## [1] FALSE
##
## attr(,"method")
## [1] "Unconditional MLE & normal approximation (Wald) CI"- Theo bảng kết quả trên, ta thấy tỷ lệ rủi ro tương đối (risk ratio) của những khách hàng chi tiêu nhiều trong cửa hàng và có thu nhập cao gấp 47,23 lần so với những khách hàng có chi tiêu thấp trong cửa hàng và có thu nhập cao.
- Tỷ lệ rủi ro tương đối (risk ratio) của những khách hàng chi tiêu vừa trong cửa hàng và có thu nhập cao gấp 13,49 lần so với những khách hàng có chi tiêu thấp trong cửa hàng và có thu nhập cao.
2.10 Tỷ lệ chênh lệch (Odd ratio)
epitab(dt1, method = "oddsratio")## $tab
##
## MP N p0 Y p1 oddsratio lower upper p.value
## fews 1006 0.8232406 639 0.8396846 1.0000000 NA NA NA
## many 216 0.1767594 122 0.1603154 0.8892077 0.697304 1.133925 0.3574572
##
## $measure
## [1] "wald"
##
## $conf.level
## [1] 0.95
##
## $pvalue
## [1] "fisher.exact"- Theo kết quả trên ta thấy tỉ lệ chênh (odd ratio) là 0,9793 tức tỉ lệ những khách hàng đã kết hôn và có mức chi tiêu thấp/những khách hàng chưa kết hôn có mức chi tiêu thấp thấp hơn khoảng 97,93% so với tỉ lệ những khách hàng đã kết hôn và có mức chi tiêu vừa/ những khách hàng chưa kết hôn có mức chi tiêu vừa.
- Theo kết quả trên ta thấy tỉ lệ chênh (odd ratio) là 0,8242 tức tỉ lệ những khách hàng đã kết hôn và có mức chi tiêu thấp/những khách hàng chưa kết hôn có mức chi tiêu thấp thấp hơn khoảng 82,42% so với tỉ lệ những khách hàng đã kết hôn và có mức chi tiêu cao/ những khách hàng chưa kết hôn có mức chi tiêu cao.
epitab(dt2, method = "oddsratio")## $tab
## IC
## MP low p0 high p1 oddsratio lower upper p.value
## fews 1607 0.8738445 38 0.2638889 1.00000 NA NA NA
## many 232 0.1261555 106 0.7361111 19.32191 13.01259 28.69039 3.47179e-56
##
## $measure
## [1] "wald"
##
## $conf.level
## [1] 0.95
##
## $pvalue
## [1] "fisher.exact"3 Bài tập về nhà tuần 2
Chọn 1 hoặc 2 biến định tính và 1 biến định lượng làm biến phụ thuộc để phân tích, giải thích lý do.
3.1 Chọn biến định tính làm biến phụ thuộc
Bài nghiên cứu chọn biến định tính MP làm biến phụ thuộc.
Giải thích: Liệu tiêu thụ sản phẩm trong cửa hàng của khách hàng tùy thuộc vào trình độ học vấn sẽ sử dụng các sản phẩm chi tiêu nào là nhiều nhất hay số con trong gia đình nếu tình trạng hôn nhân khác nhau sẽ làm số tiền chi tiêu cho sản phẩm nào là cao nhất.
3.2 Chọn biến định lượng làm biến phụ thuộc
Bài nghiên cứu chọn biến định lượng IC làm biến phụ thuộc.
Giải thích: Nhằm đánh giá xem các yếu tố như số tiền chi tiêu cho các loại sản phẩm, số con trong gia đình, tình trạng hôn nhân hay trình độ học vấn thì thu nhập của từng hộ gia đình sẽ như thế nào.
4 Bài tập về nhà tuần 1
Tìm một dataset có dữ liệu định tính, dữ liệu định lượng, có trên 5 biến và nhiều hơn 150 quan sát.
4.1 Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu được thu thập từ một chiến dịch marketing nhằm tăng đáng kể hiệu quả của chiến dịch hoặc giảm chi phí, mục tiêu là dự đoán các sản phẩm được tiêu thụ nhiều. Dữ liệu gồm 1983 quan sát.
4.2 Giải thích các biến
- ED (Education): Trình độ học vấn của khách hàng. (Graduation/2nd Cycle/Basic/Master/PhD)
- MS (Marital Status): Tình trạng hôn nhân của khách hàng. (Yes/No)
- IC (Income): Thu nhập hộ gia đình hàng năm của khách hàng. (Đơn vị: USD)
- KH (Kidhome): Số con là trẻ dưới vị thành niên trong gia đình.
- TH (Teenhome): Số con là trẻ vị thành niên trong gia đình.
- MW (MntWines): Số tiền chi tiêu cho rượu trong 2 năm. (Đơn vị: USD)
- MF (MntFruits): Số tiền chi tiêu cho trái cây trong 2 năm. (Đơn vị: USD)
- MM (MntMeatProducts): Số tiền chi tiêu cho thịt trong 2 năm. (Đơn vị: USD)
- MFP (MntFishProducts): Số tiền chi cho cá trong 2 năm. (Đơn vị: USD)
- MSG (MntSweetProducts): Số tiền chi cho đồ ngọt trong 2 năm. (Đơn vị: USD)
- MG (MntGold): Số tiền chi cho vàng trong 2 năm. (Đơn vị: USD)
- MP (MntProducts): Số tiền chi cho tất cả mặt hàng trong 2 năm. (Đơn vị: USD) Nguồn: https://www.kaggle.com/datasets/rodsaldanha/arketing-campaign?fbclid=IwAR1vaiKqfDybrp5QcvpuL3VpbzxTe2r_jioyhXigtE16Y7FXjbXR5zLObSk
setwd("C:/Users/YEN NHI/Documents/PTDLDT")
library(xlsx)
dt <- read.xlsx("dt.xlsx",1)
dt## ED MS IC KH TH MW MF MM MFP MSP MG MP
## 1 G N 58138 N N 635 88 546 172 88 88 1617
## 2 G N 46344 Y Y 11 1 6 2 1 6 27
## 3 G N 71613 N N 426 49 127 111 21 42 776
## 4 G N 26646 Y N 11 4 20 10 3 5 53
## 5 PhD Y 58293 Y N 173 43 118 46 27 15 422
## 6 M N 62513 N Y 520 42 98 0 42 14 716
## 7 G N 55635 N Y 235 65 164 50 49 27 590
## 8 PhD Y 33454 Y N 76 10 56 3 1 23 169
## 9 PhD N 30351 Y N 14 0 24 3 3 2 46
## 10 PhD N 5648 Y Y 28 0 6 1 1 13 49
## 11 B Y 7500 N N 6 16 11 11 1 16 61
## 12 G N 63033 N N 194 61 480 225 112 30 1102
## 13 M N 59354 Y Y 233 2 53 3 5 14 310
## 14 G Y 17323 N N 3 14 17 6 1 5 46
## 15 PhD N 82800 N N 1006 22 115 59 68 45 1315
## 16 G Y 41850 Y Y 53 5 19 2 13 4 96
## 17 G N 37760 N N 84 5 38 150 12 28 317
## 18 M Y 76995 N Y 1012 80 498 0 16 176 1782
## 19 2C N 33812 Y N 4 17 19 30 24 39 133
## 20 G Y 37040 N N 86 2 73 69 38 48 316
## 21 G Y 2447 Y N 1 1 1725 1 1 1 1730
## 22 PhD Y 58607 N Y 867 0 86 0 0 19 972
## 23 PhD Y 65324 N Y 384 0 102 21 32 5 544
## 24 G N 40689 N Y 270 3 27 39 6 99 444
## 25 G N 18589 N N 6 4 25 15 12 13 75
## 26 G Y 53359 Y Y 173 4 30 3 6 41 257
## 27 G Y 38360 Y N 36 2 42 20 21 10 131
## 28 PhD Y 84618 N N 684 100 801 21 66 0 1672
## 29 M N 10979 N N 8 4 10 2 2 4 30
## 30 M N 38620 N N 112 17 44 34 22 89 318
## 31 G N 40548 N Y 110 0 5 2 0 3 120
## 32 PhD N 46610 N Y 96 12 96 33 22 43 302
## 33 M Y 68657 N N 482 34 471 119 68 22 1196
## 34 M N 49389 Y Y 40 0 19 2 1 3 65
## 35 PhD Y 67353 N Y 702 17 151 0 8 35 913
## 36 2C Y 23718 Y N 6 3 14 15 7 36 81
## 37 G N 42429 N Y 55 0 6 2 0 4 67
## 38 PhD N 48948 N N 437 8 206 160 49 42 902
## 39 G Y 80011 N Y 421 76 536 82 178 102 1395
## 40 M Y 20559 Y N 13 1 29 3 0 7 53
## 41 G N 21994 N Y 9 0 6 3 1 3 22
## 42 M Y 7500 Y N 3 1 10 3 2 12 31
## 43 G N 79941 N N 123 164 266 227 30 174 984
## 44 2C Y 7500 N N 3 18 14 15 22 50 122
## 45 G N 41728 Y N 13 6 15 3 5 13 55
## 46 PhD Y 72550 Y Y 826 50 317 50 38 38 1319
## 47 G N 65486 N Y 245 19 125 37 67 14 507
## 48 M Y 79143 N N 650 37 780 27 167 32 1693
## 49 G N 35790 Y N 12 6 20 30 1 3 72
## 50 G N 82582 N N 510 120 550 156 40 241 1617
## 51 G Y 66373 Y Y 328 9 124 12 24 109 606
## 52 M N 82384 N N 984 51 432 180 120 190 1957
## 53 G N 70287 N N 295 35 482 121 120 40 1093
## 54 G N 27938 Y N 13 0 8 2 1 5 29
## 55 PhD Y 55954 N Y 447 0 28 0 0 43 518
## 56 M N 75777 N N 712 26 538 69 13 80 1438
## 57 G N 66653 Y Y 452 18 102 16 18 6 612
## 58 G N 61823 N Y 523 7 134 37 14 169 884
## 59 PhD N 67680 N Y 546 0 48 0 6 6 606
## 60 G N 70666 N N 398 40 367 119 122 30 1076
## 61 G Y 25721 Y N 1 3 6 3 6 15 34
## 62 G N 32474 Y Y 10 0 1 0 0 0 11
## 63 2C N 88194 N Y 688 14 309 201 24 38 1274
## 64 G N 69096 N Y 247 49 159 7 82 109 653
## 65 G N 74854 Y Y 856 59 487 58 29 73 1562
## 66 M Y 66991 N N 496 36 460 189 60 12 1253
## 67 G Y 65031 N Y 258 107 291 84 37 86 863
## 68 PhD Y 60631 Y Y 565 6 65 0 6 19 661
## 69 G Y 28332 N N 14 10 13 4 15 9 65
## 70 G N 40246 Y N 2 1 6 2 1 1 13
## 71 M Y 75251 N N 721 111 925 97 18 18 1890
## 72 G N 75825 N N 1032 105 779 137 105 51 2209
## 73 2C N 26326 N N 1 0 5 0 3 9 18
## 74 G N 56046 N N 577 0 64 0 0 51 692
## 75 G N 29760 Y N 64 4 68 7 5 17 165
## 76 G Y 26304 Y N 4 1 5 2 0 4 16
## 77 2C Y 23559 Y N 25 5 19 7 0 23 79
## 78 M N 38620 N N 112 17 44 34 22 89 318
## 79 G N 81361 N N 163 23 424 27 65 76 778
## 80 G Y 29440 Y Y 17 8 14 10 4 3 56
## 81 M Y 36138 Y Y 130 0 16 0 0 5 151
## 82 G N 50388 N Y 292 6 37 0 3 34 372
## 83 G Y 79593 N N 350 60 568 110 133 145 1366
## 84 G N 54178 N Y 135 9 39 4 0 7 194
## 85 M N 42394 Y N 15 2 10 0 1 4 32
## 86 PhD Y 23626 Y N 27 2 14 0 0 0 43
## 87 G Y 30096 Y N 5 3 11 12 5 9 45
## 88 G N 47916 N Y 505 0 26 0 0 75 606
## 89 G N 51813 Y Y 51 2 7 0 1 2 63
## 90 2C Y 78497 N N 207 26 447 75 0 223 978
## 91 PhD Y 50150 N N 135 46 92 65 61 11 410
## 92 2C N 47823 N Y 53 1 5 2 1 10 72
## 93 PhD N 34554 N Y 41 1 6 2 0 5 55
## 94 G N 85693 N Y 386 172 183 185 132 111 1169
## 95 PhD Y 65846 N N 562 81 276 80 40 81 1120
## 96 G Y 87195 N N 217 76 690 50 26 38 1097
## 97 B N 24594 Y N 1 3 6 10 0 9 29
## 98 G Y 49096 Y Y 144 1 32 2 1 7 187
## 99 G Y 52413 N Y 295 106 271 75 98 65 910
## 100 G N 38557 Y N 76 3 31 4 4 27 145
## 101 M Y 89058 N N 454 194 106 31 22 43 850
## 102 G N 77298 N Y 425 115 292 23 35 79 969
## 103 PhD N 68126 N N 1332 17 311 23 51 86 1820
## 104 M N 57288 N Y 527 0 21 0 0 60 608
## 105 G N 86037 N N 490 44 125 29 20 22 730
## 106 PhD Y 43974 Y N 378 0 101 0 0 72 551
## 107 G N 50785 Y Y 64 1 21 0 1 27 114
## 108 G Y 90765 N N 547 99 812 151 82 33 1724
## 109 2C Y 36550 Y N 47 90 94 123 103 120 577
## 110 2C N 30753 Y Y 12 5 25 0 9 30 81
## 111 G N 21918 Y N 1 6 7 11 5 3 33
## 112 M N 56129 N Y 320 48 133 39 72 48 660
## 113 M N 32557 Y N 34 3 29 0 4 10 80
## 114 M Y 19510 Y N 9 0 7 3 4 7 30
## 115 G N 30992 Y N 17 0 14 7 3 2 43
## 116 G N 101970 N N 722 27 102 44 72 168 1135
## 117 2C N 71488 N N 162 33 124 40 28 172 559
## 118 G N 79607 N N 450 133 951 173 0 216 1923
## 119 M Y 54348 Y Y 70 0 16 0 0 4 90
## 120 PhD N 77376 Y Y 492 19 110 16 12 12 661
## 121 G Y 62998 N Y 120 58 73 65 89 58 463
## 122 M N 61331 Y Y 534 5 47 0 5 41 632
## 123 G Y 73448 N N 236 106 189 23 41 130 725
## 124 PhD Y 41551 Y Y 220 0 33 3 0 23 279
## 125 PhD N 62981 N N 796 14 590 38 44 0 1482
## 126 B N 9548 Y N 0 1 3 10 6 9 29
## 127 PhD Y 33762 Y Y 53 1 34 2 0 16 106
## 128 PhD N 35860 Y Y 15 0 8 4 2 20 49
## 129 PhD N 36921 Y Y 17 1 12 3 1 4 38
## 130 M N 92859 N N 962 61 921 52 61 20 2077
## 131 M N 65104 N Y 738 0 232 13 20 50 1053
## 132 G Y 86111 N N 399 28 756 36 40 126 1385
## 133 PhD N 68352 N Y 614 16 132 43 33 33 871
## 134 G N 41883 Y N 32 34 41 73 16 116 312
## 135 G Y 59809 N Y 598 16 141 32 41 49 877
## 136 G Y 23957 Y N 2 1 18 20 11 16 68
## 137 G N 38547 Y N 6 1 10 0 1 4 22
## 138 2C Y 35688 Y Y 73 3 90 12 1 32 211
## 139 M Y 49605 N N 42 16 29 12 20 8 127
## 140 M Y 59354 N Y 295 21 78 39 13 13 459
## 141 G Y 65747 N Y 346 17 48 23 13 13 460
## 142 2C N 46344 N Y 233 20 57 8 20 91 429
## 143 G N 34176 Y N 5 7 24 19 14 20 89
## 144 PhD N 61010 N Y 888 0 57 0 0 76 1021
## 145 G N 69372 N N 997 26 269 34 13 42 1381
## 146 G N 49967 N Y 212 6 69 4 12 3 306
## 147 G N 60199 Y Y 8 1 7 2 0 0 18
## 148 G N 55375 N Y 42 11 57 10 28 14 162
## 149 G N 80317 N N 536 11 387 149 91 57 1231
## 150 M N 30523 Y Y 5 0 3 0 0 5 13
## 151 PhD Y 70356 N N 1349 16 249 43 16 33 1706
## 152 G Y 23228 Y N 53 3 49 7 4 5 121
## 153 PhD N 74165 N N 1001 12 240 16 12 12 1293
## 154 PhD Y 157243 N Y 20 2 1582 1 2 1 1608
## 155 G N 43482 Y Y 18 1 32 6 3 28 88
## 156 G N 62551 N N 125 16 98 134 21 27 421
## 157 G N 52332 N N 212 5 33 7 0 2 259
## 158 G N 66951 N N 277 162 305 173 76 124 1117
## 159 G N 26091 Y Y 15 10 19 8 17 20 89
## 160 G N 33456 Y Y 7 3 10 8 1 7 36
## 161 G Y 28718 Y N 12 4 6 11 8 16 57
## 162 G Y 50447 Y N 85 7 24 2 3 27 148
## 163 PhD N 53537 Y Y 81 0 6 0 0 6 93
## 164 G N 52074 N Y 59 0 12 0 0 48 119
## 165 PhD Y 80427 N Y 1149 71 449 69 71 26 1835
## 166 PhD Y 83837 N N 847 66 119 86 89 111 1318
## 167 PhD Y 38853 Y Y 29 0 14 0 0 2 45
## 168 G N 38285 Y Y 2 0 5 2 0 1 10
## 169 2C Y 78497 N N 207 26 447 75 0 223 978
## 170 PhD Y 51650 N Y 152 3 22 2 5 7 191
## 171 2C Y 16248 Y N 12 11 10 3 12 9 57
## 172 M Y 66835 N N 620 26 195 34 17 141 1033
## 173 M Y 30477 Y N 47 1 6 0 0 12 66
## 174 B Y 28249 N N 1 9 7 2 14 10 43
## 175 G Y 25271 Y N 10 1 18 10 4 7 50
## 176 PhD N 32303 N Y 35 0 2 0 0 2 39
## 177 G Y 61286 N Y 356 0 107 19 9 117 608
## 178 G Y 74068 N N 783 30 537 140 76 15 1581
## 179 PhD Y 45759 Y Y 42 1 18 3 0 4 68
## 180 B N 24882 Y N 1 4 10 29 0 36 80
## 181 PhD N 66973 N N 466 22 432 147 113 102 1282
## 182 2C N 36640 Y N 15 6 8 7 4 25 65
## 183 G Y 38872 Y N 23 3 21 3 19 22 91
## 184 G Y 51148 Y Y 235 6 45 8 9 12 315
## 185 G Y 31353 Y Y 10 0 10 3 1 7 31
## 186 M Y 69661 N N 656 16 106 32 16 8 834
## 187 G Y 80067 N N 519 17 813 27 173 51 1600
## 188 G Y 86718 N N 344 189 482 50 33 172 1270
## 189 PhD N 46854 Y Y 96 1 79 7 1 79 263
## 190 G N 69142 N Y 448 4 34 6 4 39 535
## 191 G N 75922 N N 265 138 553 224 23 92 1295
## 192 G N 63693 N Y 587 43 337 42 87 54 1150
## 193 PhD N 102160 N N 763 29 138 76 176 58 1240
## 194 PhD N 40637 Y Y 22 0 13 0 0 3 38
## 195 M N 18890 N N 6 4 1 7 2 15 35
## 196 G N 29604 Y N 7 6 13 7 6 14 53
## 197 M N 48721 Y Y 81 18 113 47 13 21 293
## 198 G Y 44794 N Y 54 0 7 0 0 4 65
## 199 G N 64497 N Y 1170 48 320 42 32 192 1804
## 200 G N 46097 N Y 72 24 68 65 4 8 241
## 201 G N 77972 N N 613 22 319 33 102 12 1101
## 202 PhD Y 44377 Y Y 224 0 30 0 0 10 264
## 203 M N 46014 Y Y 410 0 59 19 9 44 541
## 204 G Y 70951 N N 239 10 554 254 87 54 1198
## 205 G Y 41443 Y N 171 7 171 25 19 89 482
## 206 2C N 52195 Y Y 12 0 4 0 0 1 17
## 207 M Y 83790 N N 1076 16 417 42 48 16 1615
## 208 M N 44551 N Y 182 4 33 0 0 66 285
## 209 G N 69508 Y N 824 32 162 42 32 43 1135
## 210 2C N 45204 Y N 30 11 25 29 1 18 114
## 211 G Y 72460 N N 377 10 540 80 30 10 1047
## 212 PhD N 77622 N Y 520 7 154 19 0 14 714
## 213 PhD Y 30732 Y N 155 1 25 0 1 3 185
## 214 G N 63887 N Y 897 23 207 15 11 92 1245
## 215 G N 42011 Y N 131 0 16 2 1 39 189
## 216 G N 51369 N Y 297 7 79 0 11 182 576
## 217 G N 51537 N Y 787 20 204 0 0 92 1103
## 218 PhD Y 79930 N N 792 86 740 67 51 17 1753
## 219 PhD N 34320 Y N 4 1 9 3 0 0 17
## 220 G N 37070 Y Y 231 7 137 4 15 39 433
## 221 2C N 81975 N Y 983 76 184 180 138 27 1588
## 222 G N 38590 Y N 3 1 8 4 3 3 22
## 223 G N 15033 N N 0 4 5 6 0 4 19
## 224 PhD Y 62745 N Y 562 21 464 28 10 32 1117
## 225 2C Y 22212 Y N 5 9 20 6 8 21 69
## 226 M N 23661 Y N 18 0 4 0 0 1 23
## 227 PhD N 79761 N Y 415 5 124 15 35 11 605
## 228 G N 7500 Y N 5 3 10 12 7 20 57
## 229 2C N 60182 N Y 8 0 5 7 0 2 22
## 230 G N 73455 N N 901 61 757 186 163 20 2088
## 231 G N 64961 N Y 382 114 276 75 124 38 1009
## 232 G N 22804 Y N 14 1 7 2 1 1 26
## 233 G Y 73687 N N 559 153 503 218 13 181 1627
## 234 G Y 61074 N Y 789 0 133 0 28 152 1102
## 235 PhD Y 31686 Y Y 11 0 5 0 0 1 17
## 236 G Y 80134 Y N 1218 16 272 104 0 80 1690
## 237 G Y 75027 N Y 925 64 179 133 12 77 1390
## 238 PhD Y 67546 N N 864 134 768 150 38 172 2126
## 239 M N 65176 N Y 960 28 183 220 70 70 1531
## 240 M N 31160 Y N 16 3 25 6 1 13 64
## 241 G N 29938 Y N 3 3 7 0 2 11 26
## 242 G N 102692 N N 168 148 444 32 172 148 1112
## 243 2C N 26490 N N 45 47 52 21 20 25 210
## 244 G N 75702 Y Y 650 28 353 45 42 30 1148
## 245 PhD N 30899 Y N 24 0 8 0 0 1 33
## 246 PhD N 63342 N Y 918 21 118 13 10 21 1101
## 247 G N 45989 N Y 138 33 87 28 24 12 322
## 248 G N 18701 Y Y 12 4 2 10 6 10 44
## 249 PhD N 40737 Y Y 11 0 4 0 0 2 17
## 250 G N 15287 Y N 1 2 8 4 3 13 31
## 251 PhD N 69674 N Y 554 41 215 11 0 24 845
## 252 M Y 44159 Y N 167 2 62 24 13 7 275
## 253 PhD Y 37717 Y N 9 0 6 4 1 5 25
## 254 M N 43776 Y Y 177 2 71 3 2 20 275
## 255 M Y 38179 Y Y 38 4 22 4 2 20 90
## 256 G Y 80124 N N 483 84 398 205 84 241 1495
## 257 PhD Y 38097 Y Y 77 2 35 0 1 69 184
## 258 G Y 72940 N N 182 74 298 162 149 116 981
## 259 G N 22070 Y N 10 7 19 8 2 21 67
## 260 G N 69267 N N 778 44 499 95 73 146 1635
## 261 M N 31788 Y N 16 7 23 0 8 6 60
## 262 PhD N 61905 N Y 167 0 43 6 2 13 231
## 263 G Y 29315 Y Y 13 2 14 8 7 4 48
## 264 G N 33378 Y Y 33 6 40 3 7 10 99
## 265 PhD N 66313 N Y 625 7 99 10 22 7 770
## 266 G N 60714 N N 216 162 224 101 92 162 957
## 267 M N 77882 N N 68 129 396 188 22 15 818
## 268 PhD N 69867 N N 196 0 512 33 130 54 925
## 269 M N 63841 N Y 635 15 100 20 7 131 908
## 270 B Y 24480 Y N 4 19 9 28 25 17 102
## 271 G N 51369 N Y 297 7 79 0 11 182 576
## 272 G N 37760 N N 84 5 38 150 12 28 317
## 273 PhD N 65640 N Y 204 7 149 20 15 66 461
## 274 M Y 44319 Y Y 26 0 8 0 0 3 37
## 275 G Y 30631 Y N 15 6 20 4 5 20 70
## 276 G N 75278 N N 304 98 230 150 74 74 930
## 277 M N 50898 Y Y 285 28 242 55 114 135 859
## 278 G N 79946 N N 395 183 565 166 141 28 1478
## 279 M N 35416 N N 248 3 81 4 3 51 390
## 280 2C N 32414 N N 20 6 5 0 9 12 52
## 281 G N 38361 Y N 39 0 56 20 8 14 137
## 282 G Y 82497 N N 777 129 573 216 21 203 1919
## 283 G N 16626 Y N 8 3 22 21 1 13 68
## 284 G N 29672 Y Y 9 1 3 0 4 8 25
## 285 M N 55951 N Y 1241 0 80 0 13 40 1374
## 286 2C N 35388 Y N 6 4 7 4 3 8 32
## 287 M N 42386 Y N 65 4 16 0 4 11 100
## 288 G N 68627 N N 395 15 263 60 54 38 825
## 289 PhD N 57912 N Y 801 0 80 0 0 35 916
## 290 G N 35246 Y Y 36 0 12 2 2 10 62
## 291 2C N 58821 N Y 513 14 154 19 0 28 728
## 292 PhD Y 46377 Y N 37 0 46 4 3 0 90
## 293 G N 39747 Y N 80 15 93 20 13 52 273
## 294 G N 23976 Y N 14 1 21 2 3 25 66
## 295 M Y 80950 N N 525 147 112 219 147 63 1213
## 296 G N 27038 N N 1 26 25 17 23 15 107
## 297 G N 77457 N N 675 11 400 15 45 11 1157
## 298 M Y 64100 N Y 509 0 27 0 0 10 546
## 299 M N 42670 N N 154 2 46 20 4 15 241
## 300 G N 12571 Y N 3 5 14 2 12 17 53
## 301 G Y 22574 Y Y 25 0 8 2 0 2 37
## 302 M N 70893 N N 768 44 561 77 44 14 1508
## 303 G Y 54198 Y Y 185 0 28 3 2 17 235
## 304 M N 28839 Y Y 24 0 7 0 0 1 32
## 305 G Y 40321 Y Y 44 4 21 6 0 27 102
## 306 G N 66503 Y N 91 64 128 65 3 50 401
## 307 G Y 30833 Y Y 11 0 7 3 1 6 28
## 308 G Y 64795 N Y 412 5 119 38 29 77 680
## 309 G Y 34421 Y N 3 3 7 6 2 9 30
## 310 PhD N 47025 Y Y 16 0 3 0 0 1 20
## 311 PhD N 64325 N Y 731 60 353 78 12 73 1307
## 312 G N 40464 N Y 424 17 118 7 23 41 630
## 313 G Y 62187 N N 792 0 275 45 45 126 1283
## 314 PhD N 14849 Y N 21 2 28 3 2 9 65
## 315 G Y 27255 Y N 22 1 11 0 1 2 37
## 316 PhD Y 54432 Y Y 33 0 5 0 0 0 38
## 317 PhD N 29999 Y N 68 7 59 10 5 11 160
## 318 G N 24072 Y N 9 1 6 3 0 4 23
## 319 PhD N 33996 N N 40 2 15 8 0 6 71
## 320 PhD Y 66334 N Y 909 11 218 0 0 23 1161
## 321 M Y 35178 Y N 23 1 13 2 2 18 59
## 322 G N 22010 Y N 11 2 9 3 0 8 33
## 323 G N 62204 N Y 317 46 247 151 46 139 946
## 324 G N 75693 N N 797 153 293 72 97 30 1442
## 325 G Y 30675 Y N 10 2 16 11 2 21 62
## 326 G N 83003 N N 856 61 570 40 25 122 1674
## 327 PhD N 83532 N N 755 144 562 104 64 224 1853
## 328 G N 68655 N N 456 19 832 75 118 38 1538
## 329 G N 41411 N N 37 32 38 11 3 18 139
## 330 PhD Y 55212 N Y 1103 0 45 0 0 34 1182
## 331 PhD N 59292 N Y 378 14 68 19 14 14 507
## 332 B N 27190 Y N 1 6 7 0 1 3 18
## 333 G N 82623 N N 204 34 204 172 153 173 940
## 334 G Y 44300 Y Y 30 0 9 0 0 3 42
## 335 G N 84835 N N 189 104 379 111 189 218 1190
## 336 G N 30372 Y Y 15 0 12 7 3 7 44
## 337 M Y 33181 Y N 9 0 3 0 0 4 16
## 338 G Y 71113 N Y 495 33 255 11 33 8 835
## 339 G Y 71952 Y N 656 80 455 52 107 93 1443
## 340 PhD N 69759 N N 452 20 514 13 30 0 1029
## 341 G Y 72099 N N 546 91 410 119 0 22 1188
## 342 PhD N 60000 N Y 1048 0 217 0 0 12 1277
## 343 G N 38643 Y Y 22 2 14 0 1 10 49
## 344 G Y 50737 N Y 78 0 11 0 0 10 99
## 345 PhD Y 68462 N N 561 64 785 84 128 48 1670
## 346 M Y 65073 N N 629 17 177 69 0 8 900
## 347 PhD N 46681 N Y 269 15 69 15 19 38 425
## 348 G Y 78618 N N 736 163 818 212 163 61 2153
## 349 PhD N 62187 N Y 512 0 83 0 0 41 636
## 350 G Y 28442 Y N 19 3 10 11 8 6 57
## 351 PhD Y 37717 Y N 9 0 6 4 1 5 25
## 352 G Y 51479 Y Y 247 8 160 6 8 65 494
## 353 G N 54803 N Y 404 0 92 28 27 142 693
## 354 G Y 79530 N N 333 0 815 129 42 29 1348
## 355 G N 31615 Y N 2 3 20 6 11 9 51
## 356 G N 72025 N N 833 33 549 151 133 233 1932
## 357 PhD N 52614 N Y 789 0 142 12 9 38 990
## 358 2C Y 35684 Y N 10 4 7 0 6 3 30
## 359 G Y 48178 Y Y 159 4 45 6 2 38 254
## 360 M N 29548 Y N 7 1 6 3 1 11 29
## 361 G N 63810 N Y 977 12 253 16 12 101 1371
## 362 PhD N 38578 Y Y 38 4 22 3 3 3 73
## 363 M N 46098 Y Y 57 0 27 0 0 36 120
## 364 G N 22585 N N 3 9 15 13 2 39 81
## 365 G N 30279 Y N 10 4 14 4 4 1 37
## 366 PhD N 66426 N Y 1043 24 97 32 24 157 1377
## 367 G N 30822 Y N 3 9 13 2 12 12 51
## 368 PhD Y 33581 Y N 11 0 5 0 0 1 17
## 369 G Y 19986 Y N 3 6 5 0 2 6 22
## 370 G N 27421 N N 43 12 96 78 40 55 324
## 371 2C Y 35688 Y Y 73 3 90 12 1 32 211
## 372 M N 36143 Y N 12 0 1 0 0 6 19
## 373 G N 10245 Y N 4 7 7 6 4 13 41
## 374 M N 43795 N Y 314 11 53 4 3 107 492
## 375 G N 63381 N Y 571 50 142 33 50 159 1005
## 376 G N 38823 N Y 70 0 11 2 8 23 114
## 377 PhD N 83664 Y Y 866 21 151 28 21 86 1173
## 378 G N 90300 N N 594 134 786 33 134 57 1738
## 379 M N 62499 Y N 140 4 61 0 13 4 222
## 380 G N 74293 N N 375 152 335 93 91 81 1127
## 381 PhD Y 51012 N N 102 9 63 2 9 24 209
## 382 M Y 70777 N Y 554 35 113 0 7 78 787
## 383 PhD N 68682 N N 919 0 505 99 30 45 1598
## 384 G Y 43824 Y Y 96 1 42 12 3 32 186
## 385 G N 15345 Y N 5 2 16 3 2 19 47
## 386 G N 23442 Y N 2 0 6 8 6 5 27
## 387 2C N 14515 Y N 6 4 9 6 36 35 96
## 388 2C N 31395 Y Y 23 1 25 0 8 7 64
## 389 G N 75276 N N 610 105 125 137 42 21 1040
## 390 G N 42373 Y Y 67 5 61 3 8 19 163
## 391 G N 30507 N N 65 36 74 38 20 110 343
## 392 PhD N 55521 Y Y 416 0 26 0 0 4 446
## 393 G Y 48006 Y Y 23 0 11 3 2 2 41
## 394 PhD N 27213 Y N 19 3 26 10 9 3 70
## 395 PhD N 65808 Y Y 155 7 80 13 7 10 272
## 396 PhD N 30351 Y N 14 0 24 3 3 2 46
## 397 G Y 50437 N Y 370 9 92 6 9 4 490
## 398 2C N 23616 Y N 4 22 11 3 7 32 79
## 399 G Y 53858 N Y 407 53 221 58 150 26 915
## 400 PhD Y 66465 N Y 1200 0 204 38 29 14 1485
## 401 G N 46923 Y N 85 44 54 102 78 6 369
## 402 G N 75072 N Y 583 34 309 0 22 125 1073
## 403 PhD Y 75865 N N 483 0 591 156 0 12 1242
## 404 2C N 19789 Y N 2 5 9 28 6 28 78
## 405 G N 80134 N N 966 26 282 52 26 26 1378
## 406 G N 91065 N N 822 114 108 179 137 114 1474
## 407 M Y 49505 Y Y 604 0 100 19 0 28 751
## 408 PhD Y 37401 Y N 19 3 19 3 1 3 48
## 409 G Y 30096 Y N 5 3 11 12 5 9 45
## 410 M N 18492 Y N 2 2 2 2 1 1 10
## 411 M Y 82584 N N 1076 68 103 29 91 68 1435
## 412 PhD Y 93027 N N 1285 42 716 55 0 21 2119
## 413 G Y 48686 Y Y 10 0 7 2 0 1 20
## 414 G Y 92910 N N 551 137 792 179 103 33 1795
## 415 G Y 75433 Y N 800 0 297 0 34 57 1188
## 416 2C N 10404 Y N 2 2 11 10 6 12 43
## 417 G Y 61314 N Y 378 0 189 97 172 172 1008
## 418 PhD N 84865 N N 1248 16 349 43 16 16 1688
## 419 G Y 42387 Y N 235 0 235 19 4 191 684
## 420 2C N 67309 Y Y 515 47 181 149 95 95 1082
## 421 G Y 75236 N Y 438 66 400 12 38 114 1068
## 422 G N 30015 Y N 25 0 22 2 3 5 57
## 423 M N 50943 N Y 31 0 7 2 0 6 46
## 424 G N 67272 N Y 357 35 271 28 28 14 733
## 425 M N 51529 N Y 400 4 35 6 0 22 467
## 426 PhD Y 32011 Y N 99 0 15 2 1 5 122
## 427 2C Y 7500 Y N 1 11 5 4 6 9 36
## 428 G Y 28691 Y N 5 4 13 8 0 4 34
## 429 PhD Y 56223 N Y 77 28 31 16 0 4 156
## 430 G Y 18100 N N 3 1 2 4 3 1 14
## 431 G N 30279 Y N 10 4 14 4 4 1 37
## 432 2C Y 20130 N N 0 6 3 7 6 12 34
## 433 G N 23295 N N 0 0 1 2 12 5 20
## 434 M N 42618 Y N 76 14 74 13 5 10 192
## 435 G N 81246 N N 398 190 537 61 156 37 1379
## 436 G Y 24027 Y N 14 7 11 11 0 5 48
## 437 PhD Y 55707 N Y 208 7 82 30 66 35 428
## 438 G N 57959 N Y 430 16 322 43 24 33 868
## 439 G Y 56796 N Y 656 38 161 62 47 37 1001
## 440 M N 36230 Y N 14 2 30 8 2 3 59
## 441 2C Y 70829 Y Y 141 70 106 72 19 23 431
## 442 G Y 65991 N Y 507 19 364 25 47 9 971
## 443 G Y 38988 Y Y 164 24 103 12 3 42 348
## 444 2C N 89572 N N 606 24 974 197 194 64 2059
## 445 M Y 42207 Y N 116 11 72 3 17 46 265
## 446 G Y 50300 N Y 143 15 60 24 23 5 270
## 447 2C N 66664 N N 398 96 447 220 96 32 1289
## 448 G Y 60597 N Y 522 0 257 32 16 66 893
## 449 G N 70165 N N 161 0 253 199 191 122 926
## 450 PhD N 50520 N Y 112 0 6 2 1 14 135
## 451 G Y 80124 N N 483 84 398 205 84 241 1495
## 452 G Y 33183 Y N 7 5 39 17 15 37 120
## 453 PhD N 66582 N N 789 25 420 16 38 0 1288
## 454 PhD N 75261 N N 1239 17 413 23 34 17 1743
## 455 G N 31880 Y N 4 1 5 2 0 3 15
## 456 G Y 53790 N Y 335 42 127 28 5 5 542
## 457 PhD N 49269 Y N 639 8 166 11 8 58 890
## 458 G Y 61456 N Y 563 76 384 84 192 89 1388
## 459 G Y 37406 Y N 2 0 8 2 2 3 17
## 460 PhD N 56937 Y N 746 8 125 11 8 8 906
## 461 G Y 38415 Y Y 22 1 13 4 0 4 44
## 462 G N 20518 Y N 4 1 6 4 1 9 25
## 463 G Y 62503 N Y 478 0 193 110 75 117 973
## 464 PhD N 41644 Y Y 20 3 4 2 0 2 31
## 465 M Y 55842 N Y 451 0 39 0 4 24 518
## 466 PhD Y 62010 N Y 371 22 39 6 0 92 530
## 467 G Y 41124 Y N 281 7 84 15 0 119 506
## 468 M Y 38961 Y N 19 7 19 0 1 24 70
## 469 M N 37760 Y N 26 3 13 2 10 0 54
## 470 G N 32233 Y N 138 15 35 25 11 72 296
## 471 G Y 43057 N Y 213 2 44 0 2 5 266
## 472 M N 83151 N N 407 28 100 120 74 18 747
## 473 PhD N 78825 N N 483 74 114 169 37 18 895
## 474 M N 65104 N Y 738 0 232 13 20 50 1053
## 475 G Y 60093 N Y 502 12 109 16 6 90 735
## 476 G Y 14045 Y N 11 0 5 2 1 1 20
## 477 2C N 28457 N N 24 1 108 29 29 14 205
## 478 PhD N 78952 N Y 1170 19 594 99 76 134 2092
## 479 G N 46310 Y N 185 2 88 15 5 14 309
## 480 G N 76005 N N 983 20 389 240 50 40 1722
## 481 M N 58308 N Y 691 0 69 10 0 130 900
## 482 PhD N 55614 N N 504 13 131 8 0 26 682
## 483 M N 59432 N Y 317 25 265 25 19 12 663
## 484 G N 55563 N Y 29 1 9 2 0 2 43
## 485 PhD N 78642 N Y 1396 0 322 46 35 17 1816
## 486 PhD N 67911 N Y 529 0 356 63 28 0 976
## 487 G Y 65275 N N 388 14 218 91 14 21 746
## 488 G N 27203 Y Y 13 2 21 4 0 24 64
## 489 M N 48330 N Y 28 0 4 0 0 0 32
## 490 B Y 24279 N N 16 36 21 20 62 108 263
## 491 PhD Y 64355 Y N 1047 0 140 67 38 153 1445
## 492 M N 50943 N Y 31 0 7 2 0 6 46
## 493 G N 53653 N N 815 10 239 28 10 108 1210
## 494 G Y 65665 N Y 225 162 387 106 36 29 945
## 495 G N 81217 N N 493 70 324 146 40 84 1157
## 496 G Y 34935 N N 34 4 66 3 10 20 137
## 497 G N 61250 N Y 382 138 65 60 26 59 730
## 498 PhD N 39665 Y N 127 1 56 0 1 31 216
## 499 G N 60152 N Y 325 83 300 86 58 91 943
## 500 G Y 48920 N Y 238 17 68 8 10 6 347
## 501 M N 89120 N N 1168 92 408 72 129 55 1924
## 502 PhD N 44124 N Y 284 0 55 0 6 52 397
## 503 M N 81169 N N 1288 20 613 80 61 27 2089
## 504 G Y 36443 Y Y 65 0 46 4 3 20 138
## 505 G N 26095 Y N 11 7 9 3 1 11 42
## 506 G N 71367 N N 227 23 389 42 21 75 777
## 507 M Y 80184 N N 1035 134 670 25 38 0 1902
## 508 G N 30630 Y Y 27 1 12 2 0 10 52
## 509 M N 73454 N N 982 73 351 56 14 175 1651
## 510 G Y 42691 N N 179 2 64 38 17 58 358
## 511 G Y 70503 N N 1379 33 216 0 33 66 1727
## 512 G Y 25545 Y N 32 1 64 16 12 85 210
## 513 G Y 32880 Y N 8 4 15 7 6 2 42
## 514 PhD N 77863 N N 881 38 319 16 25 12 1291
## 515 M Y 50353 N N 141 15 153 67 31 35 442
## 516 G N 61839 N N 1000 155 379 224 17 120 1895
## 517 PhD Y 49154 Y Y 206 10 67 30 27 71 411
## 518 2C N 47682 N Y 162 61 83 97 57 61 521
## 519 G N 72679 N Y 619 54 260 127 54 54 1168
## 520 M N 57954 Y Y 456 4 24 0 0 9 493
## 521 G Y 65316 Y Y 112 6 92 3 9 38 260
## 522 G N 28567 Y N 11 3 22 2 2 6 46
## 523 M N 47352 N Y 172 12 112 8 0 15 319
## 524 G N 44931 N Y 78 0 11 0 0 7 96
## 525 G N 76982 N N 464 151 292 65 60 30 1062
## 526 2C N 57247 N Y 99 4 32 37 54 6 232
## 527 M N 22944 Y N 19 3 19 4 5 26 76
## 528 2C N 25315 Y N 1 9 8 11 3 22 54
## 529 G N 43638 N Y 63 10 83 7 19 19 201
## 530 PhD N 42710 Y N 252 3 42 4 3 102 406
## 531 PhD Y 84169 N N 1478 19 403 0 19 0 1919
## 532 G N 54058 N Y 198 18 252 32 108 54 662
## 533 2C Y 24683 Y N 8 4 10 6 7 6 41
## 534 G N 85620 N N 416 46 925 60 107 46 1600
## 535 G Y 47850 Y N 42 7 43 20 12 10 134
## 536 G Y 19514 Y Y 14 3 21 2 1 28 69
## 537 M Y 27159 Y Y 17 0 3 0 0 1 21
## 538 2C N 39548 Y Y 15 4 10 3 4 18 54
## 539 G N 21474 Y N 6 16 24 11 0 34 91
## 540 PhD N 60504 N Y 458 0 24 6 4 34 526
## 541 G Y 22419 N N 30 3 47 19 21 42 162
## 542 M Y 81698 N N 179 28 520 111 123 47 1008
## 543 G N 43462 Y Y 90 17 97 15 6 15 240
## 544 PhD N 54880 Y N 308 85 137 102 45 118 795
## 545 G Y 79908 N N 557 129 761 29 185 111 1772
## 546 2C Y 15315 N N 7 4 13 15 8 17 64
## 547 G N 87771 N Y 1492 38 287 50 57 33 1957
## 548 G Y 33039 Y N 30 8 12 8 8 12 78
## 549 G N 81741 N N 249 153 940 58 134 38 1572
## 550 M N 71499 N Y 465 25 132 136 0 37 795
## 551 2C Y 62466 N Y 129 129 259 168 121 83 889
## 552 PhD N 48799 N Y 174 18 81 28 6 24 331
## 553 PhD N 52157 N Y 189 2 29 3 2 40 265
## 554 G N 66565 N Y 747 10 161 65 40 42 1065
## 555 M N 29298 Y Y 6 0 2 2 0 1 11
## 556 G N 47691 N Y 14 0 3 0 0 4 21
## 557 G N 38200 Y Y 12 0 4 0 0 1 17
## 558 G Y 44989 N Y 98 0 106 49 10 106 369
## 559 PhD Y 38443 Y Y 32 0 5 0 0 1 38
## 560 2C N 38593 Y N 51 12 49 17 24 24 177
## 561 PhD N 64413 N Y 200 5 44 0 10 20 279
## 562 M Y 36959 Y N 25 6 25 6 0 0 62
## 563 PhD Y 61996 N Y 1050 12 144 0 0 24 1230
## 564 G Y 51287 Y Y 117 0 22 13 0 30 182
## 565 G Y 13260 Y Y 9 4 17 10 2 7 49
## 566 PhD N 47472 Y Y 56 0 11 0 0 8 75
## 567 M N 54603 Y Y 145 13 46 17 2 4 227
## 568 PhD Y 45207 Y Y 203 0 10 0 0 2 215
## 569 G N 40689 N Y 270 3 27 39 6 99 444
## 570 2C N 47821 Y Y 9 0 16 6 6 10 47
## 571 M Y 27450 N N 37 12 23 8 11 52 143
## 572 G N 39453 Y N 46 0 7 0 0 2 55
## 573 2C N 26850 Y Y 31 1 13 7 2 9 63
## 574 G N 79800 N N 1060 21 530 32 0 224 1867
## 575 M Y 61794 N Y 264 47 188 54 47 11 611
## 576 G N 53863 N Y 399 4 30 6 4 30 473
## 577 G N 24221 N N 8 9 9 2 5 22 55
## 578 PhD N 39684 Y N 19 0 35 6 4 17 81
## 579 M Y 92163 N N 817 183 797 106 163 20 2086
## 580 M N 69882 N N 292 127 635 132 127 165 1478
## 581 G N 33178 Y N 12 6 2 11 2 16 49
## 582 PhD Y 59973 N N 130 30 168 20 34 0 382
## 583 M N 17459 Y N 6 4 16 3 10 30 69
## 584 G N 23910 Y N 16 12 18 7 1 13 67
## 585 M Y 42169 Y Y 19 0 9 0 0 2 30
## 586 2C Y 26224 Y N 4 7 15 13 9 15 63
## 587 G N 31089 Y N 31 3 31 2 8 4 79
## 588 G N 30081 N Y 36 0 2 0 0 4 42
## 589 G N 62807 N Y 526 28 135 10 21 99 819
## 590 G N 72906 N N 400 32 519 71 75 54 1151
## 591 PhD Y 61467 N Y 410 16 114 0 5 49 594
## 592 M N 49618 Y Y 80 3 26 4 2 14 129
## 593 M N 21888 Y N 88 10 46 2 3 64 213
## 594 G N 42429 N Y 55 0 6 2 0 4 67
## 595 G N 26150 Y Y 5 1 13 3 5 1 28
## 596 B Y 30801 N Y 8 4 5 15 2 11 45
## 597 G Y 81168 N N 410 0 592 147 22 22 1193
## 598 M N 26877 N N 101 13 76 20 18 40 268
## 599 M N 45006 N N 162 25 53 16 0 10 266
## 600 B Y 18978 Y N 2 8 1 4 7 15 37
## 601 G Y 22574 Y Y 25 0 8 2 0 2 37
## 602 PhD N 48240 N N 389 91 248 64 49 41 882
## 603 G Y 45837 Y Y 215 13 87 17 17 24 373
## 604 M N 35791 Y Y 27 0 5 0 0 3 35
## 605 PhD N 162397 Y Y 85 1 16 2 1 2 107
## 606 G N 54162 Y Y 5 6 10 6 5 10 42
## 607 M Y 30522 N Y 179 8 83 19 11 26 326
## 608 PhD Y 54456 N Y 352 0 27 10 0 15 404
## 609 G N 31632 N N 17 8 12 11 15 32 95
## 610 G N 72298 N N 625 35 169 58 17 35 939
## 611 2C N 36975 Y N 10 6 11 0 4 2 33
## 612 2C Y 72635 N N 390 22 323 104 35 107 981
## 613 G Y 13624 Y N 10 2 15 2 1 6 36
## 614 G N 84196 N Y 215 63 507 231 31 190 1237
## 615 G N 70971 N Y 1001 17 572 93 125 17 1825
## 616 PhD N 34487 Y Y 19 18 33 24 1 8 103
## 617 G N 28769 Y N 41 5 129 10 3 3 191
## 618 PhD Y 69084 Y N 1181 107 199 39 30 30 1586
## 619 PhD N 65488 N N 603 45 207 36 18 54 963
## 620 2C Y 62466 N Y 129 129 259 168 121 83 889
## 621 2C N 32218 N N 10 24 15 13 1 30 93
## 622 G N 83917 N N 514 22 732 42 198 79 1587
## 623 G N 46102 Y Y 14 0 1 0 0 1 16
## 624 G N 84574 N N 387 20 713 38 54 163 1375
## 625 G Y 56181 N Y 121 103 69 8 44 48 393
## 626 M N 63120 N Y 965 69 279 54 41 69 1477
## 627 G Y 73691 N Y 707 21 250 85 43 73 1179
## 628 G N 63381 N Y 571 50 142 33 50 159 1005
## 629 PhD N 76140 N N 586 66 653 17 0 26 1348
## 630 PhD N 62859 N Y 1063 89 102 16 12 25 1307
## 631 G N 45906 N Y 305 3 27 4 3 144 486
## 632 M N 77632 N N 1200 105 758 0 42 147 2252
## 633 PhD Y 46463 Y Y 163 2 40 8 11 11 235
## 634 G N 105471 N N 1009 181 104 202 21 207 1724
## 635 M N 55282 Y N 125 6 73 8 4 19 235
## 636 M Y 78710 N Y 721 0 152 119 50 50 1092
## 637 G N 66886 N Y 315 4 62 41 31 146 599
## 638 M N 98777 N N 1000 19 711 125 115 38 2008
## 639 G N 29103 Y N 16 0 17 6 3 6 48
## 640 G Y 67445 N Y 757 80 217 29 80 11 1174
## 641 PhD N 50616 N Y 30 2 25 0 1 9 67
## 642 G N 49431 N Y 219 3 100 26 0 17 365
## 643 G N 153924 N N 1 1 1 1 1 1 6
## 644 G N 61278 N Y 111 3 28 2 6 15 165
## 645 2C N 26490 N N 45 47 52 21 20 25 210
## 646 PhD N 73059 N Y 410 112 420 0 82 71 1095
## 647 PhD N 46734 Y Y 100 1 39 6 1 76 223
## 648 G N 56253 N Y 509 0 65 7 11 5 597
## 649 G Y 19986 Y N 3 6 5 0 2 6 22
## 650 G N 58330 N Y 445 53 213 104 98 151 1064
## 651 B Y 25965 N N 2 2 11 41 7 11 74
## 652 M N 14661 N N 4 1 11 6 2 2 26
## 653 G Y 18690 N N 6 1 7 23 4 19 60
## 654 PhD N 45068 N Y 14 0 3 0 0 3 20
## 655 B N 21063 Y N 1 10 11 19 3 15 59
## 656 PhD Y 29187 Y N 26 0 6 0 0 2 34
## 657 2C Y 54690 Y Y 111 16 37 7 9 18 198
## 658 PhD Y 59304 N Y 418 61 428 80 51 10 1048
## 659 M N 59247 N Y 327 9 122 19 14 83 574
## 660 G N 66731 N Y 371 159 194 58 106 141 1029
## 661 G Y 77353 N Y 275 59 107 69 101 59 670
## 662 PhD N 52614 N Y 789 0 142 12 9 38 990
## 663 G Y 26751 Y N 1 1 5 0 3 1 11
## 664 PhD Y 81300 N Y 1004 12 145 32 12 36 1241
## 665 G N 70337 N N 187 81 149 25 43 91 576
## 666 2C Y 36145 Y N 56 4 76 17 1 18 172
## 667 PhD N 65295 N N 365 32 117 34 110 6 664
## 668 G N 68118 N Y 595 23 123 10 23 154 928
## 669 G N 68743 N N 1132 134 384 175 134 115 2074
## 670 2C N 41039 N N 34 11 137 179 61 45 467
## 671 G N 38946 N Y 116 6 82 6 6 41 257
## 672 G N 65777 N N 565 32 435 28 32 54 1146
## 673 PhD N 66476 N Y 372 18 126 47 48 78 689
## 674 PhD N 86857 N N 899 102 838 133 102 40 2114
## 675 PhD Y 160803 N N 55 16 1622 17 3 4 1717
## 676 PhD N 77845 N N 760 40 480 0 40 26 1346
## 677 PhD N 69476 N N 260 86 559 63 9 67 1044
## 678 PhD N 50611 N Y 459 0 24 6 0 4 493
## 679 G N 61209 N N 466 0 224 119 49 99 957
## 680 M N 42315 N Y 67 15 80 17 11 80 270
## 681 B N 13084 N N 2 0 7 3 7 10 29
## 682 M N 47570 Y Y 67 1 20 0 2 31 121
## 683 M Y 61923 N Y 92 4 18 3 3 6 126
## 684 G N 34824 N N 4 2 11 2 0 4 23
## 685 PhD N 26518 Y Y 20 1 28 3 3 2 57
## 686 G N 45938 N N 273 11 178 62 83 29 636
## 687 G N 78468 N N 434 22 388 104 22 34 1004
## 688 G N 78901 N Y 321 11 309 33 26 34 734
## 689 G Y 71427 Y N 212 123 177 15 64 23 614
## 690 G N 71022 N Y 909 12 278 0 12 242 1453
## 691 M N 90247 N N 1184 32 352 21 16 16 1621
## 692 M N 41335 Y N 112 19 21 16 14 5 187
## 693 G Y 71952 Y N 656 80 455 52 107 93 1443
## 694 PhD N 35682 Y N 23 0 8 6 2 18 57
## 695 G N 43185 N Y 537 6 42 16 6 30 637
## 696 PhD N 66375 N Y 712 0 45 0 0 191 948
## 697 M Y 35178 Y N 23 1 13 2 2 18 59
## 698 G Y 25252 Y N 1 3 4 2 2 6 18
## 699 M N 55250 N Y 664 58 83 32 0 66 903
## 700 G N 33249 Y N 6 10 21 19 14 42 112
## 701 G N 58398 N N 299 5 201 21 21 49 596
## 702 G N 50272 Y N 99 13 66 43 8 4 233
## 703 PhD Y 76618 N N 749 40 294 121 160 147 1511
## 704 2C N 87305 N N 345 25 501 63 138 80 1152
## 705 G N 25851 Y N 9 4 18 7 5 5 48
## 706 G N 58710 N Y 440 81 368 0 122 174 1185
## 707 G N 45160 Y Y 8 2 5 3 0 3 21
## 708 M Y 74806 N Y 670 9 249 0 28 9 965
## 709 G Y 59111 N N 524 0 134 28 28 155 869
## 710 PhD Y 18988 Y N 6 0 6 2 1 1 16
## 711 G Y 72190 N N 597 166 597 172 166 249 1947
## 712 G Y 7500 Y N 7 0 12 13 7 32 71
## 713 G Y 44794 N Y 54 0 7 0 0 4 65
## 714 G Y 80395 N N 445 25 706 80 76 48 1380
## 715 M N 75012 N N 294 142 218 164 58 151 1027
## 716 M Y 56962 Y Y 292 3 77 10 3 26 411
## 717 G N 89891 N N 412 22 132 59 28 183 836
## 718 PhD N 35946 Y Y 8 0 3 0 0 0 11
## 719 PhD N 53593 Y Y 349 4 78 6 0 43 480
## 720 G Y 66373 Y Y 328 9 124 12 24 109 606
## 721 PhD N 45072 Y Y 144 2 99 7 2 30 284
## 722 G N 89694 Y Y 1126 28 211 37 28 42 1472
## 723 G Y 72025 N N 967 0 617 43 50 0 1677
## 724 G Y 67432 N Y 432 79 341 177 136 170 1335
## 725 M N 70545 N Y 138 39 63 55 18 21 334
## 726 B Y 17487 Y N 0 0 1 7 4 6 18
## 727 G N 62882 N Y 509 133 497 78 24 97 1338
## 728 PhD N 64108 N Y 948 10 86 13 21 21 1099
## 729 M N 34941 Y Y 39 2 25 4 3 24 97
## 730 PhD N 48767 Y Y 28 1 21 3 0 10 63
## 731 2C N 38702 Y N 13 11 24 13 8 40 109
## 732 G Y 82224 N N 307 26 360 138 31 40 902
## 733 G N 83844 N N 901 31 345 75 31 191 1574
## 734 2C Y 17003 Y N 2 5 12 4 8 7 38
## 735 G N 71163 N N 283 17 372 138 106 44 960
## 736 G N 33697 Y N 4 3 7 0 3 11 28
## 737 2C Y 63564 N N 769 80 252 15 34 65 1215
## 738 PhD N 83443 N N 518 42 742 55 56 84 1497
## 739 PhD N 51518 N Y 350 8 66 17 4 4 449
## 740 G N 58330 N Y 445 53 213 104 98 151 1064
## 741 G Y 80952 N N 778 178 689 41 27 44 1757
## 742 G N 75507 N N 709 93 374 104 80 80 1440
## 743 2C N 63855 N N 359 35 314 93 116 89 1006
## 744 PhD N 62220 N Y 799 12 375 16 12 12 1226
## 745 G Y 58512 N Y 895 10 101 13 0 152 1171
## 746 M Y 40662 Y N 40 2 23 0 4 23 92
## 747 PhD Y 38829 N Y 76 0 7 0 0 16 99
## 748 2C Y 35523 Y N 11 5 22 12 5 11 66
## 749 G N 79146 Y Y 245 16 223 21 43 16 564
## 750 M Y 78285 N N 647 107 391 175 67 40 1427
## 751 PhD N 31626 Y N 39 1 9 2 1 34 86
## 752 G N 75127 N N 203 35 305 46 17 227 833
## 753 G Y 48726 N Y 138 3 38 4 0 59 242
## 754 G Y 74985 N N 587 51 898 247 0 86 1869
## 755 G N 67430 N N 595 97 291 127 133 121 1364
## 756 2C Y 46891 N Y 43 12 23 29 15 61 183
## 757 M Y 62058 N Y 301 7 74 10 0 58 450
## 758 G Y 72063 N Y 180 32 348 76 32 90 758
## 759 PhD Y 78939 N N 794 115 243 150 0 205 1507
## 760 G N 42720 Y Y 392 5 91 28 26 112 654
## 761 G Y 33622 Y Y 39 1 22 3 4 12 81
## 762 PhD N 6835 N Y 107 2 12 2 2 12 137
## 763 G N 41452 Y Y 13 0 3 0 0 0 16
## 764 PhD N 40760 N Y 70 0 17 0 0 6 93
## 765 PhD N 74250 N N 680 11 392 75 0 0 1158
## 766 M N 51124 Y Y 26 1 11 0 1 4 43
## 767 G N 72258 N Y 522 0 522 227 120 134 1525
## 768 PhD N 71466 N N 412 12 546 78 182 0 1230
## 769 G N 36283 Y Y 6 5 5 8 0 5 29
## 770 G N 20587 Y N 2 3 6 4 1 9 25
## 771 G Y 30467 Y N 1 3 8 2 5 5 24
## 772 G N 31590 Y N 6 2 15 6 6 3 38
## 773 B Y 20425 Y N 4 12 5 3 16 17 57
## 774 M N 17144 Y Y 18 2 19 0 2 6 47
## 775 PhD N 42564 N Y 324 48 186 39 18 198 813
## 776 M Y 43783 Y N 327 9 125 25 4 139 629
## 777 G N 40780 N Y 229 27 71 13 3 34 377
## 778 M N 62847 N N 521 168 706 80 76 61 1612
## 779 PhD Y 82017 N N 184 23 446 30 23 23 729
## 780 G N 16813 N N 4 8 11 12 2 13 50
## 781 G Y 51267 Y Y 183 2 64 7 2 12 270
## 782 G N 46524 N Y 31 19 35 26 14 52 177
## 783 M N 45183 N N 219 3 60 12 9 12 315
## 784 PhD Y 70421 N Y 479 28 136 75 14 35 767
## 785 2C N 60161 N Y 584 44 212 46 8 177 1071
## 786 G N 73926 N N 627 91 597 159 91 15 1580
## 787 G Y 19329 Y N 24 1 16 12 2 5 60
## 788 M Y 61872 N Y 330 5 159 36 27 16 573
## 789 G N 46984 Y Y 19 1 10 2 1 8 41
## 790 G Y 34838 Y Y 28 23 29 29 14 47 170
## 791 PhD N 82716 N N 606 148 228 15 148 22 1167
## 792 G Y 48192 N N 1039 43 204 153 58 29 1526
## 793 M Y 49681 N Y 411 0 26 0 0 21 458
## 794 M Y 56850 N Y 34 1 19 2 7 0 63
## 795 G Y 55267 N Y 161 28 136 32 3 45 405
## 796 G Y 59666 Y Y 623 53 178 23 17 133 1027
## 797 G N 72504 N Y 604 26 470 123 161 94 1478
## 798 G Y 26872 N N 3 10 8 3 16 32 72
## 799 G N 21359 Y N 12 2 17 6 1 10 48
## 800 G N 73170 N N 184 174 256 50 30 32 726
## 801 M Y 52750 N Y 393 0 239 90 69 69 860
## 802 PhD N 91820 N N 410 73 747 76 161 30 1497
## 803 PhD N 65968 N Y 376 9 83 19 4 4 495
## 804 G Y 30772 Y Y 7 2 4 2 1 4 20
## 805 G N 22507 N N 68 0 226 51 157 68 570
## 806 G Y 65685 N Y 642 14 49 0 7 57 769
## 807 2C Y 25804 Y N 8 7 9 13 6 12 55
## 808 PhD N 76412 N N 840 53 804 23 71 17 1808
## 809 G Y 22063 Y N 7 10 13 3 11 11 55
## 810 G N 57091 N N 464 5 64 7 0 37 577
## 811 G Y 22419 N N 30 3 47 19 21 42 162
## 812 G N 87771 N Y 1492 38 287 50 57 33 1957
## 813 2C N 78353 N Y 752 122 476 39 153 34 1576
## 814 G Y 93404 Y Y 1279 15 287 20 0 15 1616
## 815 G N 37859 Y Y 22 1 8 2 1 2 36
## 816 PhD N 80995 N Y 860 28 409 73 56 56 1482
## 817 G N 16529 Y N 3 0 5 13 0 1 22
## 818 PhD N 55412 Y Y 10 5 28 11 1 8 63
## 819 G N 48789 N N 351 16 156 7 5 145 680
## 820 PhD N 56575 N Y 421 5 90 0 16 10 542
## 821 2C N 25130 Y N 2 5 7 0 18 18 50
## 822 G Y 35441 Y Y 25 1 9 2 1 1 39
## 823 G Y 71391 N Y 336 123 274 46 123 141 1043
## 824 M N 49494 Y N 191 9 97 0 6 82 385
## 825 G N 81702 N N 563 50 774 28 31 187 1633
## 826 2C N 45889 N Y 31 0 6 0 1 8 46
## 827 G N 56628 N Y 479 5 82 7 17 171 761
## 828 G N 34026 Y Y 18 6 15 12 8 17 76
## 829 G Y 40049 N Y 91 65 52 10 44 28 290
## 830 G N 34176 Y N 5 7 24 19 14 20 89
## 831 G Y 19419 Y N 2 14 28 16 3 7 70
## 832 2C Y 82504 N N 362 50 431 134 35 54 1066
## 833 G N 81205 N N 724 74 929 97 55 130 2009
## 834 2C N 61618 N N 605 91 399 0 45 205 1345
## 835 M N 55284 N Y 547 7 140 0 7 63 764
## 836 G N 49980 N Y 104 1 54 13 9 14 195
## 837 G Y 15072 Y N 8 2 15 0 10 18 53
## 838 G N 49166 N Y 224 2 25 7 0 110 368
## 839 PhD Y 65324 N Y 384 0 102 21 32 5 544
## 840 2C Y 82347 N N 556 54 845 202 133 63 1853
## 841 PhD N 30843 Y Y 24 0 2 0 0 9 35
## 842 PhD Y 46374 N Y 408 0 21 0 0 17 446
## 843 G N 60474 N Y 265 199 303 234 9 170 1180
## 844 M Y 38576 N Y 34 0 7 0 0 0 41
## 845 G Y 55357 Y N 374 64 116 84 25 64 727
## 846 G N 37758 Y Y 27 2 10 0 0 1 40
## 847 2C Y 85710 N N 600 20 350 29 30 33 1062
## 848 G N 23228 Y N 13 2 18 6 1 0 40
## 849 M N 44602 Y Y 167 2 89 0 0 34 292
## 850 G Y 7500 N N 0 2 3 4 1 5 15
## 851 2C N 38683 Y N 46 35 69 84 41 66 341
## 852 2C N 49514 Y N 88 39 78 58 13 93 369
## 853 PhD N 57906 N Y 243 11 119 10 3 15 401
## 854 M N 43456 N Y 275 11 68 25 7 7 393
## 855 M N 19485 Y N 6 0 4 0 0 0 10
## 856 G N 53172 N Y 121 62 90 68 20 125 486
## 857 G N 30545 Y N 4 12 15 19 7 12 69
## 858 PhD N 70123 N N 1308 0 396 23 0 0 1727
## 859 G N 62450 N Y 515 47 267 62 66 38 995
## 860 G N 21675 Y N 4 0 16 17 4 4 45
## 861 2C N 42395 Y Y 48 13 57 24 15 25 182
## 862 M N 61346 Y N 562 58 168 43 16 142 989
## 863 G N 80812 N N 769 22 500 210 143 33 1677
## 864 M N 42835 Y Y 379 4 93 12 9 98 595
## 865 G Y 39922 Y N 29 12 59 19 1 36 156
## 866 M N 86424 N N 387 68 569 89 45 68 1226
## 867 2C N 17117 Y N 12 23 38 30 18 7 128
## 868 G N 24762 Y N 6 10 12 3 15 40 86
## 869 G Y 35797 N Y 27 1 14 4 1 21 68
## 870 G N 36627 Y N 9 1 5 0 0 1 16
## 871 2C Y 51111 Y Y 22 0 19 6 5 3 55
## 872 PhD N 86857 N N 899 102 838 133 102 40 2114
## 873 PhD N 82072 N N 889 55 685 168 92 129 2018
## 874 PhD N 46231 Y Y 189 2 55 0 5 12 263
## 875 G Y 42243 Y Y 48 0 2 0 0 5 55
## 876 G N 51195 Y Y 230 14 156 82 24 58 564
## 877 M N 68092 N N 852 60 207 78 36 48 1281
## 878 G Y 31814 Y N 35 3 20 4 1 20 83
## 879 M N 51390 Y Y 205 20 47 23 2 56 353
## 880 G Y 76630 N N 255 31 446 40 56 175 1003
## 881 B N 26868 Y N 0 0 1 8 3 2 14
## 882 PhD N 48948 N N 437 8 206 160 49 42 902
## 883 PhD N 55260 N Y 825 8 53 11 0 242 1139
## 884 G N 64090 N Y 316 58 161 76 51 135 797
## 885 G N 78331 N Y 756 138 354 160 169 61 1638
## 886 PhD Y 37087 Y N 194 55 134 15 0 3 401
## 887 G N 21846 Y N 7 17 18 6 10 26 84
## 888 G Y 81320 N N 183 33 493 59 103 57 928
## 889 G N 54137 N Y 171 0 11 0 1 20 203
## 890 G N 66825 N N 243 101 405 29 40 40 858
## 891 G N 57100 N N 181 21 69 39 3 96 409
## 892 G N 58917 Y Y 151 7 89 0 7 28 282
## 893 G N 85072 N N 494 92 391 194 11 241 1423
## 894 G N 86429 N N 464 28 873 29 18 37 1449
## 895 G N 45684 Y N 5 1 5 10 0 7 28
## 896 G N 47889 Y N 29 0 29 0 5 4 67
## 897 PhD Y 45921 N N 102 9 49 24 3 12 199
## 898 PhD N 78420 N N 604 28 674 91 28 28 1453
## 899 G N 75114 N N 571 12 523 63 60 24 1253
## 900 PhD N 52278 N Y 953 0 71 0 0 174 1198
## 901 M Y 35641 Y N 63 3 67 8 9 28 178
## 902 G N 95529 N N 770 29 890 250 27 24 1990
## 903 G Y 62820 N N 398 61 265 138 61 53 976
## 904 M N 73113 N N 741 19 154 50 9 28 1001
## 905 PhD Y 84169 N N 1478 19 403 0 19 0 1919
## 906 2C N 42607 N Y 156 29 56 30 32 47 350
## 907 PhD N 74637 N N 960 64 464 146 0 16 1650
## 908 PhD N 46015 Y Y 38 0 2 0 0 6 46
## 909 G N 72354 N N 315 26 473 220 12 182 1228
## 910 M N 39858 Y N 15 20 25 2 7 26 95
## 911 PhD Y 34469 Y Y 19 6 20 0 5 12 62
## 912 G N 83033 Y N 812 99 431 237 149 33 1761
## 913 M N 24401 N N 73 28 217 10 24 115 467
## 914 G Y 77583 N N 372 23 384 250 12 108 1149
## 915 2C N 74116 N N 871 111 704 145 55 166 2052
## 916 G N 74293 N N 375 152 335 93 91 81 1127
## 917 PhD Y 68397 N Y 760 80 466 17 13 80 1416
## 918 PhD N 79632 N N 471 0 510 99 21 12 1113
## 919 G N 46107 Y N 31 9 27 16 9 33 125
## 920 PhD N 64950 N Y 819 0 72 12 0 63 966
## 921 B Y 25443 Y N 1 4 3 8 9 7 32
## 922 G N 75127 N N 203 35 305 46 17 227 833
## 923 PhD N 32892 Y N 26 0 15 2 1 2 46
## 924 G N 71796 N N 354 21 311 167 75 32 960
## 925 PhD Y 67536 N Y 1253 0 447 23 71 35 1829
## 926 G N 55239 N Y 371 17 238 23 24 106 779
## 927 PhD N 60554 Y N 588 7 76 110 15 15 811
## 928 2C N 64831 Y Y 480 86 249 75 86 144 1120
## 929 PhD N 56067 N Y 517 12 54 16 6 120 725
## 930 G N 82025 N N 267 98 606 48 70 98 1187
## 931 G N 94384 N N 1111 24 790 160 45 172 2302
## 932 B N 14906 N N 7 7 14 7 16 15 66
## 933 PhD Y 51563 N N 1166 0 48 0 0 36 1250
## 934 2C Y 57937 N Y 261 42 144 55 48 133 683
## 935 G N 68274 Y Y 135 25 51 23 25 46 305
## 936 G N 39771 Y N 6 2 18 2 8 14 50
## 937 2C N 67893 N Y 711 28 142 49 18 47 995
## 938 PhD N 27922 Y N 11 0 13 2 4 11 41
## 939 PhD N 52190 Y Y 42 0 17 0 0 18 77
## 940 M N 44051 Y Y 79 7 58 6 3 18 171
## 941 PhD N 42767 Y N 20 6 43 19 5 38 131
## 942 M N 46106 Y Y 30 0 8 2 0 14 54
## 943 PhD Y 16927 Y Y 20 2 23 3 1 4 53
## 944 G Y 59754 N Y 115 27 44 4 146 139 475
## 945 G N 53700 N Y 263 5 233 69 41 83 694
## 946 G Y 59041 Y Y 69 2 15 2 2 6 96
## 947 PhD N 54237 N Y 267 3 30 4 0 57 361
## 948 G N 70647 N Y 561 85 171 25 123 114 1079
## 949 PhD N 52597 N Y 492 0 37 7 0 42 578
## 950 M N 41021 Y N 14 7 9 6 16 12 64
## 951 PhD Y 40233 N Y 80 4 46 0 17 2 149
## 952 G Y 50183 Y Y 97 12 84 13 10 15 231
## 953 G N 54753 N Y 197 107 227 7 59 131 728
## 954 G Y 92955 N N 693 21 925 31 24 84 1778
## 955 G Y 33471 Y N 43 2 27 0 9 12 93
## 956 PhD Y 34596 Y N 14 0 2 0 0 7 23
## 957 G N 44010 Y N 186 36 234 86 72 48 662
## 958 G Y 84219 N N 434 137 400 45 137 45 1198
## 959 PhD N 40706 Y Y 59 0 11 4 2 5 81
## 960 2C Y 15716 Y N 16 5 30 8 7 26 92
## 961 2C N 59052 N Y 230 35 75 63 57 31 491
## 962 M N 80573 N N 829 138 430 60 92 15 1564
## 963 G Y 83715 N N 318 8 407 150 35 8 926
## 964 M N 82576 N N 1206 55 445 168 18 18 1910
## 965 M Y 56962 Y Y 292 3 77 10 3 26 411
## 966 G Y 35704 Y Y 30 9 12 2 11 30 94
## 967 G N 53103 N Y 729 17 133 11 0 195 1085
## 968 2C N 46779 Y Y 12 1 3 0 0 7 23
## 969 G N 4861 N N 2 1 1 1 0 1 6
## 970 M N 33462 Y N 22 3 18 0 0 11 54
## 971 G N 63693 N Y 587 43 337 42 87 54 1150
## 972 G Y 80763 N N 674 168 108 192 42 231 1415
## 973 PhD Y 65352 N Y 284 3 84 4 7 23 405
## 974 PhD Y 82170 N N 1023 93 651 49 55 37 1908
## 975 G Y 75759 N N 1394 22 708 89 91 182 2486
## 976 2C N 79689 N N 311 26 640 180 37 121 1315
## 977 PhD N 35340 Y Y 27 0 12 0 1 5 45
## 978 G N 85683 N N 1296 17 311 45 69 51 1789
## 979 2C Y 24884 Y N 3 6 7 0 0 3 19
## 980 M N 42021 Y N 393 5 136 7 5 27 573
## 981 G N 64449 Y N 218 63 282 137 35 70 805
## 982 G N 64587 Y Y 66 0 16 0 6 20 108
## 983 G N 34824 N N 4 2 11 2 0 4 23
## 984 G N 75437 N N 795 0 545 95 58 0 1493
## 985 G N 26091 Y Y 15 10 19 8 17 20 89
## 986 G Y 52845 Y N 384 25 292 130 41 64 936
## 987 G N 46086 N Y 244 8 32 7 2 50 343
## 988 PhD N 78028 N Y 158 19 288 25 0 38 528
## 989 PhD N 95169 N N 1285 21 449 106 20 20 1901
## 990 2C Y 56337 Y Y 349 16 144 28 5 182 724
## 991 G N 22434 Y N 4 12 11 3 13 15 58
## 992 PhD Y 36930 N Y 223 2 31 0 2 39 297
## 993 G N 36130 N Y 157 43 127 68 56 37 488
## 994 M Y 65569 N Y 397 46 288 20 38 70 859
## 995 G N 83844 N N 901 31 345 75 31 191 1574
## 996 G Y 19514 Y Y 14 3 21 2 1 28 69
## 997 PhD N 36736 Y Y 10 0 3 0 0 4 17
## 998 G N 77568 N Y 1230 0 396 232 178 158 2194
## 999 PhD N 49187 N Y 81 1 31 2 1 0 116
## 1000 G N 30168 Y N 154 20 66 0 12 27 279
## 1001 M N 34053 N Y 63 0 21 7 0 12 103
## 1002 M Y 38196 Y Y 30 0 11 0 0 3 44
## 1003 M Y 59412 N N 90 67 165 30 43 11 406
## 1004 2C Y 70924 N N 635 114 254 132 152 76 1363
## 1005 G N 54165 N N 127 4 73 15 6 11 236
## 1006 G Y 32300 Y N 13 3 6 6 5 6 39
## 1007 G N 20180 N N 18 42 24 15 20 18 137
## 1008 G Y 34961 Y N 45 2 26 4 1 1 79
## 1009 PhD N 28440 Y N 38 1 24 0 0 0 63
## 1010 PhD N 64504 Y Y 986 36 168 16 0 108 1314
## 1011 M N 33564 N Y 61 0 3 0 0 7 71
## 1012 G Y 17345 Y N 4 9 16 17 0 12 58
## 1013 PhD Y 56320 N Y 201 53 172 116 77 83 702
## 1014 G N 28647 Y N 19 8 29 0 12 26 94
## 1015 B N 15038 Y N 4 8 11 19 12 26 80
## 1016 PhD N 32173 N Y 18 0 2 0 0 2 22
## 1017 2C N 68316 N Y 806 80 161 120 11 33 1211
## 1018 G N 74538 N N 380 98 733 110 112 28 1461
## 1019 G N 91700 N N 576 172 961 125 115 19 1968
## 1020 G N 68695 N N 458 81 356 106 50 40 1091
## 1021 2C Y 31056 Y N 5 10 13 3 8 16 55
## 1022 G Y 79593 N N 350 60 568 110 133 145 1366
## 1023 G N 28071 N N 39 33 130 41 26 44 313
## 1024 PhD N 37334 Y Y 26 1 16 2 2 15 62
## 1025 M N 46423 Y Y 68 0 16 0 0 8 92
## 1026 PhD Y 37126 Y N 45 3 9 4 4 7 72
## 1027 G Y 47703 N Y 359 0 134 13 26 123 655
## 1028 G Y 61180 N Y 403 24 29 6 24 218 704
## 1029 G Y 38998 Y Y 34 1 14 0 0 5 54
## 1030 G N 8028 N N 73 18 66 7 12 2 178
## 1031 G N 76081 N N 292 30 415 63 33 200 1033
## 1032 G N 34728 Y N 14 0 16 0 0 6 36
## 1033 M N 33168 N Y 80 1 37 0 1 3 122
## 1034 M Y 33585 N Y 30 11 33 13 6 29 122
## 1035 PhD Y 77037 N Y 463 96 333 168 53 10 1123
## 1036 G N 35196 Y N 75 12 141 43 39 187 497
## 1037 G Y 44529 N Y 538 13 91 17 6 26 691
## 1038 2C Y 70924 N N 635 114 254 132 152 76 1363
## 1039 PhD N 28764 Y Y 8 0 3 0 0 1 12
## 1040 PhD Y 69098 N N 1315 22 780 145 0 178 2440
## 1041 2C N 25959 Y Y 4 2 12 7 5 26 56
## 1042 M Y 27100 Y N 12 0 13 2 0 10 37
## 1043 G N 70596 N N 347 44 534 17 0 26 968
## 1044 G Y 42557 N Y 192 5 53 0 5 15 270
## 1045 PhD Y 53312 N N 241 0 12 0 0 25 278
## 1046 G N 72228 N N 631 28 491 30 14 56 1250
## 1047 G N 67605 N N 336 28 282 184 54 54 938
## 1048 M Y 62845 Y Y 1099 0 45 0 0 34 1178
## 1049 G N 65196 N Y 743 19 181 12 0 200 1155
## 1050 PhD N 42000 N N 124 83 267 85 59 35 653
## 1051 PhD N 35860 Y Y 15 0 8 4 2 20 49
## 1052 PhD Y 65526 N Y 397 19 69 12 0 9 506
## 1053 G Y 16860 Y Y 10 4 4 3 3 14 38
## 1054 G N 83528 N N 530 117 678 134 44 147 1650
## 1055 2C N 64176 N Y 1215 33 249 64 116 149 1826
## 1056 G N 22304 N N 3 2 7 0 4 2 18
## 1057 G Y 67023 N N 444 44 382 11 8 17 906
## 1058 PhD N 32892 Y N 26 0 15 2 1 2 46
## 1059 G N 70713 N Y 736 114 279 82 76 190 1477
## 1060 G N 59925 N Y 473 21 176 19 21 56 766
## 1061 G Y 39722 N Y 32 0 5 2 0 8 47
## 1062 G N 46610 N N 288 10 30 4 10 125 467
## 1063 G N 88347 N N 1050 178 555 77 138 118 2116
## 1064 PhD Y 87171 N N 1001 44 107 58 44 44 1298
## 1065 2C N 26907 Y Y 9 1 7 0 3 2 22
## 1066 M N 50014 Y N 234 14 77 19 10 42 396
## 1067 PhD Y 41014 Y N 7 2 6 2 0 3 20
## 1068 G N 66294 N N 251 108 334 65 92 117 967
## 1069 G Y 36715 Y N 172 10 125 21 13 16 357
## 1070 G Y 79456 N N 565 42 548 64 83 99 1401
## 1071 G N 40479 Y N 5 0 8 2 0 0 15
## 1072 M N 75345 N N 918 57 842 99 38 133 2087
## 1073 G Y 54233 N Y 652 8 158 21 0 142 981
## 1074 G N 24163 Y Y 4 1 7 2 1 2 17
## 1075 PhD N 84460 N N 152 27 103 106 54 81 523
## 1076 G N 43776 Y N 8 0 9 2 1 3 23
## 1077 PhD N 71691 N N 336 130 411 240 32 43 1192
## 1078 PhD Y 85844 N N 938 19 843 25 95 38 1958
## 1079 PhD N 39190 Y N 68 8 18 19 8 12 133
## 1080 G N 71367 N N 227 23 389 42 21 75 777
## 1081 PhD N 38578 Y Y 38 4 22 3 3 3 73
## 1082 PhD Y 57236 Y Y 105 0 9 2 1 4 121
## 1083 G N 61825 N Y 162 50 100 55 30 27 424
## 1084 G N 79803 N Y 574 8 216 21 16 33 868
## 1085 2C N 80910 N N 160 80 369 67 39 41 756
## 1086 M N 27590 Y N 6 0 5 0 0 1 12
## 1087 G Y 56775 N Y 614 35 160 58 35 35 937
## 1088 G N 83829 N N 897 161 430 186 161 27 1862
## 1089 2C Y 54210 N Y 70 54 109 80 9 45 367
## 1090 G Y 38508 Y N 120 19 206 25 19 54 443
## 1091 G N 53187 Y N 211 2 30 7 7 10 267
## 1092 G Y 30023 Y N 11 0 16 7 6 21 61
## 1093 PhD N 76045 N N 760 53 400 17 93 0 1323
## 1094 PhD Y 50870 N Y 53 0 8 0 0 2 63
## 1095 2C Y 15315 N N 7 4 13 15 8 17 64
## 1096 2C Y 65463 Y N 391 32 70 21 32 16 562
## 1097 G Y 66480 Y Y 199 9 57 20 21 6 312
## 1098 G N 76773 N N 516 56 449 86 33 16 1156
## 1099 2C N 81698 N N 709 45 115 30 160 45 1104
## 1100 PhD N 54466 Y Y 12 0 4 0 0 0 16
## 1101 M N 98777 N N 1000 19 711 125 115 38 2008
## 1102 PhD N 16269 Y N 19 3 18 3 1 0 44
## 1103 G N 71819 N Y 1224 28 140 0 14 168 1574
## 1104 PhD Y 33569 Y N 16 2 18 3 0 24 63
## 1105 M Y 36262 N N 88 39 54 64 28 153 426
## 1106 B N 22634 N N 2 23 11 8 6 46 96
## 1107 2C Y 47025 N Y 508 11 59 23 5 29 635
## 1108 G N 70566 N Y 381 28 215 84 28 21 757
## 1109 PhD Y 31605 Y N 74 0 42 2 1 6 125
## 1110 M N 52034 Y Y 146 0 93 7 13 73 332
## 1111 G N 48526 Y N 23 17 23 43 20 9 135
## 1112 G Y 46734 N Y 110 5 137 26 23 29 330
## 1113 G N 39552 Y Y 165 3 147 4 24 41 384
## 1114 G N 86358 Y Y 957 47 494 82 47 95 1722
## 1115 G N 46931 Y Y 41 0 17 3 1 16 78
## 1116 B N 16581 N N 1 3 4 2 3 11 24
## 1117 2C N 63998 N N 176 29 818 0 33 112 1168
## 1118 M Y 67381 N Y 815 8 53 11 0 70 957
## 1119 G N 25930 Y Y 6 1 2 2 0 4 15
## 1120 G Y 42693 Y N 8 4 20 6 3 16 57
## 1121 G N 85606 N Y 717 42 864 219 30 84 1956
## 1122 G N 72903 N N 1067 138 750 0 19 39 2013
## 1123 2C N 49669 Y N 166 5 107 11 8 29 326
## 1124 PhD Y 36778 Y Y 29 4 34 2 4 4 77
## 1125 PhD N 85696 N N 714 76 395 116 0 12 1313
## 1126 M N 10979 N N 8 4 10 2 2 4 30
## 1127 G Y 49678 N Y 229 5 56 3 2 20 315
## 1128 M N 56129 N Y 320 48 133 39 72 48 660
## 1129 G Y 37155 Y N 23 0 26 7 15 3 74
## 1130 2C N 21282 Y N 1 5 8 4 8 20 46
## 1131 PhD N 33419 N Y 56 0 12 0 0 18 86
## 1132 G N 63285 N N 508 124 249 50 38 134 1103
## 1133 M N 21255 Y N 29 0 25 2 2 3 61
## 1134 G N 42162 Y N 46 7 59 2 4 27 145
## 1135 G N 54450 Y Y 454 0 171 8 19 32 684
## 1136 PhD Y 57744 N Y 350 3 39 0 0 19 411
## 1137 G N 26576 Y N 10 0 8 0 0 9 27
## 1138 PhD N 57513 N N 735 40 183 52 20 30 1060
## 1139 G N 68142 N Y 897 126 196 91 112 37 1459
## 1140 G Y 7500 N Y 5 2 3 3 0 5 18
## 1141 G N 83145 N N 777 35 731 39 137 114 1833
## 1142 M Y 54197 N Y 162 6 37 6 13 13 237
## 1143 PhD N 23091 Y Y 35 0 11 0 0 2 48
## 1144 G Y 46049 Y Y 342 9 112 19 14 19 515
## 1145 G N 56715 N N 258 105 239 237 172 9 1020
## 1146 G Y 79410 N N 658 80 483 123 13 13 1370
## 1147 G Y 57304 N Y 356 80 329 138 17 106 1026
## 1148 G Y 44375 N Y 213 5 28 7 7 41 301
## 1149 G N 54450 Y Y 454 0 171 8 19 32 684
## 1150 G Y 59594 N Y 457 4 29 0 0 9 499
## 1151 G N 80685 N N 241 45 604 34 26 54 1004
## 1152 PhD Y 40344 N Y 210 0 6 0 0 2 218
## 1153 G Y 62710 N Y 441 35 83 7 29 11 606
## 1154 2C Y 48985 N Y 19 13 18 10 7 8 75
## 1155 G N 35322 Y Y 28 9 37 12 7 13 106
## 1156 G Y 77142 N N 476 75 162 29 151 97 990
## 1157 G N 81657 N N 364 40 425 158 60 50 1097
## 1158 B Y 14421 N N 0 0 2 3 3 8 16
## 1159 2C Y 20130 N N 0 6 3 7 6 12 34
## 1160 PhD Y 74214 N N 863 83 547 86 99 33 1711
## 1161 M Y 66726 Y Y 349 7 35 0 0 47 438
## 1162 B N 23724 Y N 5 23 15 0 18 14 75
## 1163 M Y 47353 N Y 184 2 19 8 8 4 225
## 1164 M Y 33444 Y Y 8 0 8 0 0 2 18
## 1165 G Y 54386 N Y 277 21 64 62 21 25 470
## 1166 G N 28510 Y Y 44 5 19 0 4 19 91
## 1167 M N 90638 N N 1156 120 915 94 144 96 2525
## 1168 G N 48070 N Y 373 14 83 6 9 19 504
## 1169 G Y 43140 N Y 134 8 76 6 0 11 235
## 1170 PhD N 54959 N Y 1148 0 60 0 0 24 1232
## 1171 B N 15056 Y Y 6 12 3 21 6 40 88
## 1172 G N 26954 Y N 4 1 11 0 0 1 17
## 1173 G N 22327 Y N 5 4 8 2 0 5 24
## 1174 G Y 44393 Y Y 24 2 20 2 2 10 60
## 1175 PhD N 62000 N Y 899 0 101 0 0 20 1020
## 1176 PhD N 31497 N Y 108 1 28 13 1 4 155
## 1177 2C Y 45894 N Y 27 2 7 0 2 13 51
## 1178 M N 78579 N N 816 66 549 216 66 99 1812
## 1179 M N 67369 N Y 1298 0 70 37 14 42 1461
## 1180 G N 58401 N Y 10 0 11 17 29 29 96
## 1181 G N 62307 N Y 87 13 34 10 6 10 160
## 1182 M Y 43641 Y Y 57 2 51 4 2 23 139
## 1183 M N 63841 N Y 635 15 100 20 7 131 908
## 1184 2C Y 46891 N Y 43 12 23 29 15 61 183
## 1185 M Y 70091 Y N 964 34 137 15 0 11 1161
## 1186 PhD Y 78075 N N 572 8 259 34 35 80 988
## 1187 2C N 59184 N Y 341 142 113 259 151 66 1072
## 1188 G Y 54809 Y Y 63 6 57 13 13 22 174
## 1189 G Y 58113 N Y 221 104 169 102 78 84 758
## 1190 M Y 51412 N Y 140 3 29 4 5 14 195
## 1191 G N 15287 Y N 1 2 8 4 3 13 31
## 1192 M N 66636 N N 291 10 689 84 10 0 1084
## 1193 M Y 50965 N Y 544 13 85 8 6 29 685
## 1194 PhD Y 84618 N N 684 100 801 21 66 0 1672
## 1195 G Y 18351 N N 1 12 9 0 14 7 43
## 1196 PhD N 40451 N Y 35 0 4 0 0 10 49
## 1197 G N 36317 N Y 87 3 25 3 2 13 133
## 1198 G N 42213 N Y 309 3 24 4 3 20 363
## 1199 G N 65748 N Y 172 73 93 95 78 34 545
## 1200 G N 77044 N Y 625 38 242 50 34 76 1065
## 1201 G N 74918 N N 972 59 913 25 19 59 2047
## 1202 G Y 56721 Y Y 157 6 39 6 13 75 296
## 1203 G N 42160 Y Y 48 9 45 3 15 20 140
## 1204 G N 61559 N Y 279 83 88 32 14 34 530
## 1205 PhD N 33629 Y Y 132 0 16 0 0 4 152
## 1206 PhD N 68682 N N 919 0 505 99 30 45 1598
## 1207 G N 34377 N Y 62 0 22 3 1 26 114
## 1208 B N 8940 Y N 1 45 3 4 6 42 101
## 1209 G Y 26228 Y N 2 6 4 3 1 9 25
## 1210 2C N 77297 N N 408 61 109 48 122 41 789
## 1211 G Y 40211 Y Y 51 1 7 2 1 25 87
## 1212 PhD N 33438 Y Y 62 1 16 3 2 6 90
## 1213 PhD Y 75032 N Y 952 12 180 47 12 12 1215
## 1214 PhD N 61284 N N 618 15 106 20 7 45 811
## 1215 G Y 22518 Y N 11 7 12 2 2 27 61
## 1216 M Y 54730 N Y 318 3 17 4 7 56 405
## 1217 M Y 38452 Y Y 56 0 14 0 0 2 72
## 1218 G N 44421 Y Y 110 5 59 7 1 7 189
## 1219 PhD N 38197 Y N 23 0 11 2 1 3 40
## 1220 G N 41986 N Y 27 5 8 8 3 12 63
## 1221 G N 28427 Y N 18 3 19 3 3 6 52
## 1222 PhD N 37395 Y N 18 0 9 0 1 11 39
## 1223 G Y 64722 Y N 303 0 280 60 147 15 805
## 1224 M N 55249 N Y 97 1 19 2 0 11 130
## 1225 G N 84906 N N 997 15 414 99 30 76 1631
## 1226 G Y 28691 Y N 5 4 13 8 0 4 34
## 1227 G N 44213 Y Y 95 11 35 0 4 7 152
## 1228 B N 25707 Y N 1 6 2 3 6 3 21
## 1229 PhD Y 59062 Y Y 46 1 12 3 0 9 71
## 1230 G N 76624 N Y 411 106 147 54 115 66 899
## 1231 M N 66000 N N 244 51 270 101 0 45 711
## 1232 PhD N 27683 Y N 152 9 121 12 12 45 351
## 1233 G N 1730 N N 1 1 3 1 1 1 8
## 1234 B N 7500 Y N 10 17 18 8 26 40 119
## 1235 G N 40521 Y Y 12 0 5 0 0 4 21
## 1236 PhD N 20427 Y N 5 0 4 0 0 1 10
## 1237 G Y 65106 N Y 790 19 133 12 0 19 973
## 1238 PhD Y 69969 N N 882 29 514 38 29 44 1536
## 1239 G Y 67433 N Y 615 28 259 12 48 30 992
## 1240 PhD Y 77766 N Y 1004 59 265 115 59 27 1529
## 1241 G Y 74716 N Y 133 27 421 13 195 71 860
## 1242 G N 68118 N Y 595 23 123 10 23 154 928
## 1243 PhD Y 55158 Y Y 293 0 87 4 11 23 418
## 1244 2C Y 62972 N Y 313 15 47 20 0 192 587
## 1245 G Y 74190 N Y 151 81 86 168 91 64 641
## 1246 G Y 39356 Y Y 15 0 2 0 0 6 23
## 1247 G N 76653 N N 736 63 946 219 189 126 2279
## 1248 PhD N 35860 Y Y 15 0 8 4 2 20 49
## 1249 PhD N 90687 N N 982 17 672 23 34 51 1779
## 1250 M N 73450 N N 1142 51 415 90 69 37 1804
## 1251 G Y 31454 Y Y 28 0 11 0 0 9 48
## 1252 G N 47139 Y Y 46 0 12 0 2 23 83
## 1253 G N 83829 N N 897 161 430 186 161 27 1862
## 1254 PhD Y 53378 Y Y 489 6 152 8 6 132 793
## 1255 G N 19656 Y N 25 4 9 6 8 32 84
## 1256 PhD Y 45579 N Y 145 1 33 2 1 1 183
## 1257 2C N 85485 N N 630 26 611 44 18 54 1383
## 1258 G Y 55956 N N 760 38 104 50 9 38 999
## 1259 M N 64191 N Y 420 15 186 151 38 15 825
## 1260 G N 38808 Y N 125 17 52 3 19 30 246
## 1261 M Y 57183 Y Y 464 5 64 7 0 70 610
## 1262 M N 23748 Y N 6 6 29 12 15 8 76
## 1263 G Y 66303 N Y 1090 12 96 16 12 60 1286
## 1264 M Y 37368 Y N 3 2 11 2 2 10 30
## 1265 G Y 40800 Y Y 24 0 27 8 30 10 99
## 1266 G N 71847 N N 737 21 106 55 63 210 1192
## 1267 G Y 46149 N Y 254 6 71 4 0 27 362
## 1268 G N 78687 N N 817 185 687 145 55 241 2130
## 1269 2C N 49118 N N 620 54 239 99 98 119 1229
## 1270 PhD Y 37633 Y Y 13 4 20 0 0 1 38
## 1271 M N 39767 N N 113 61 204 34 26 47 485
## 1272 B Y 26997 N N 7 23 78 133 49 144 434
## 1273 G N 33986 Y N 16 2 18 2 1 5 44
## 1274 PhD Y 57091 N Y 462 0 24 6 0 4 496
## 1275 2C Y 46831 Y Y 22 2 10 6 4 34 78
## 1276 M Y 83151 N N 968 147 842 137 42 210 2346
## 1277 G Y 52531 N N 283 112 151 51 72 125 794
## 1278 G Y 15759 N N 1 2 5 6 0 3 17
## 1279 G N 22804 Y N 14 1 7 2 1 1 26
## 1280 2C Y 43050 Y N 30 5 24 6 3 8 76
## 1281 PhD N 42997 Y Y 4 0 5 0 1 5 15
## 1282 PhD N 48918 Y Y 52 0 9 0 0 1 62
## 1283 M N 60033 N Y 62 1 57 19 11 48 198
## 1284 PhD N 34043 Y N 20 2 14 3 0 10 49
## 1285 G N 57811 N Y 545 7 114 37 21 78 802
## 1286 G Y 78569 N N 558 79 622 207 175 95 1736
## 1287 G N 7500 Y Y 6 5 4 13 4 25 57
## 1288 M N 157733 Y N 39 1 9 2 0 8 59
## 1289 G N 94384 N N 1111 24 790 160 45 172 2302
## 1290 2C Y 23148 N N 4 6 8 6 3 10 37
## 1291 G N 44267 Y Y 183 5 65 3 5 49 310
## 1292 G Y 71626 N N 546 72 376 94 145 72 1305
## 1293 G N 60894 N Y 606 7 155 10 0 54 832
## 1294 G N 50200 Y Y 266 6 51 8 6 64 401
## 1295 PhD Y 81051 N N 1142 29 249 38 29 14 1501
## 1296 G Y 65169 N N 1074 0 69 0 0 46 1189
## 1297 G N 59868 N Y 771 51 154 54 10 154 1194
## 1298 PhD Y 65695 N Y 371 32 189 0 58 6 656
## 1299 M N 64857 N N 556 14 717 210 0 43 1540
## 1300 M N 45143 N Y 202 5 74 11 5 14 311
## 1301 2C N 74805 N Y 209 162 209 41 162 37 820
## 1302 2C Y 59060 Y N 35 40 111 36 40 12 274
## 1303 PhD N 27238 Y Y 37 0 17 0 0 3 57
## 1304 G N 47009 N Y 171 45 73 59 10 90 448
## 1305 2C Y 46094 Y Y 12 2 20 3 2 5 44
## 1306 G Y 40321 Y Y 44 4 21 6 0 27 102
## 1307 G N 37235 Y N 20 2 9 4 6 20 61
## 1308 M Y 81843 N N 779 86 537 34 69 138 1643
## 1309 M N 46692 N Y 170 6 97 24 12 88 397
## 1310 G N 77382 N Y 491 48 231 112 105 134 1121
## 1311 G N 37774 Y N 173 8 107 7 2 176 473
## 1312 B Y 18393 Y N 7 10 13 16 0 4 50
## 1313 M Y 72828 N Y 1205 0 235 19 14 205 1678
## 1314 G Y 24711 N N 10 7 25 6 3 7 58
## 1315 PhD Y 45503 Y N 97 4 44 6 1 18 170
## 1316 M N 6560 N N 67 11 26 4 3 262 373
## 1317 PhD N 71604 N N 345 53 528 98 75 97 1196
## 1318 G Y 27244 Y N 6 5 17 3 24 46 101
## 1319 G Y 48752 Y Y 73 57 100 71 15 0 316
## 1320 G Y 71434 N Y 711 36 217 172 96 168 1400
## 1321 G N 90842 N N 774 70 118 182 187 93 1424
## 1322 M Y 88097 Y N 163 0 480 0 126 75 844
## 1323 G Y 51948 N Y 82 33 54 71 30 41 311
## 1324 G N 71853 N N 358 108 413 141 97 32 1149
## 1325 M Y 35876 N N 66 2 40 4 3 14 129
## 1326 G N 40049 N Y 13 6 7 0 3 3 32
## 1327 G N 39660 Y N 139 13 78 20 13 36 299
## 1328 G N 50127 N Y 274 0 21 4 6 15 320
## 1329 M Y 43263 N Y 262 6 61 0 10 102 441
## 1330 M Y 62845 Y Y 1099 0 45 0 0 34 1178
## 1331 G Y 18929 N N 32 0 8 23 4 18 85
## 1332 B N 24367 Y N 2 4 2 0 11 5 24
## 1333 G N 33249 Y N 6 10 21 19 14 42 112
## 1334 2C Y 26887 N Y 6 7 4 3 4 6 30
## 1335 PhD Y 50150 N N 135 46 92 65 61 11 410
## 1336 G N 62061 N Y 641 7 84 0 30 38 800
## 1337 PhD N 85696 N N 714 76 395 116 0 12 1313
## 1338 PhD N 76542 N N 794 73 573 0 29 14 1483
## 1339 G N 70515 N N 420 0 452 182 64 140 1258
## 1340 G N 18227 Y N 1 2 7 4 3 11 28
## 1341 G Y 69139 N Y 86 12 75 33 15 6 227
## 1342 G Y 69109 N N 823 25 459 124 29 95 1555
## 1343 G N 69627 N Y 231 161 215 171 30 53 861
## 1344 G Y 38136 Y N 8 15 27 0 20 33 103
## 1345 PhD N 62159 N N 182 17 259 77 70 29 634
## 1346 G N 80695 N N 557 129 984 193 37 18 1918
## 1347 M N 33316 Y Y 79 1 31 4 4 12 131
## 1348 G N 58554 Y Y 368 24 68 38 0 88 586
## 1349 B Y 17256 Y N 6 4 14 8 8 22 62
## 1350 G N 53034 Y Y 160 15 196 15 11 50 447
## 1351 2C N 52203 N N 488 21 238 56 108 28 939
## 1352 2C N 59601 N Y 691 7 69 0 7 23 797
## 1353 M N 75154 N Y 543 10 205 160 143 82 1143
## 1354 G N 47025 N Y 254 7 108 20 0 26 415
## 1355 G Y 37971 Y N 5 4 10 2 2 7 30
## 1356 M N 41335 Y N 112 19 21 16 14 5 187
## 1357 G Y 67267 N Y 134 11 59 15 2 30 251
## 1358 G N 57338 N Y 143 6 52 11 8 17 237
## 1359 2C N 50523 Y Y 51 4 24 4 7 1 91
## 1360 M N 35791 Y Y 27 0 5 0 0 3 35
## 1361 PhD N 50611 N Y 459 0 24 6 0 4 493
## 1362 PhD Y 56242 N Y 689 8 167 11 8 88 971
## 1363 G N 48904 N Y 283 10 38 0 13 27 371
## 1364 G N 56243 Y Y 347 0 35 4 3 7 396
## 1365 G Y 21355 Y N 5 13 14 0 5 31 68
## 1366 M N 57420 N Y 280 0 18 0 0 24 322
## 1367 M N 46390 N Y 95 14 64 2 9 38 222
## 1368 2C N 54342 Y Y 84 10 34 11 10 28 177
## 1369 G Y 20895 Y N 18 3 17 3 0 4 45
## 1370 G Y 92344 N N 992 24 694 51 19 119 1899
## 1371 2C N 26907 Y Y 9 1 7 0 3 2 22
## 1372 G N 44964 Y Y 19 1 17 2 0 2 41
## 1373 G N 75507 N N 709 93 374 104 80 80 1440
## 1374 M Y 53761 Y Y 158 0 76 13 7 71 325
## 1375 G N 22682 Y N 10 14 29 4 2 36 95
## 1376 PhD N 38887 Y N 25 1 13 0 0 3 42
## 1377 2C N 41658 Y Y 8 4 12 15 4 29 72
## 1378 PhD Y 29791 Y N 14 0 6 0 0 0 20
## 1379 M Y 63915 N Y 622 7 115 30 0 15 789
## 1380 G N 39996 Y Y 11 0 3 0 0 1 15
## 1381 G N 26759 Y N 25 3 16 8 5 2 59
## 1382 M N 63841 N Y 635 15 100 20 7 131 908
## 1383 PhD Y 51039 Y Y 100 64 79 65 0 109 417
## 1384 G Y 60544 Y Y 201 2 43 3 5 35 289
## 1385 G Y 65685 N Y 642 14 49 0 7 57 769
## 1386 G Y 37716 N Y 97 1 41 6 2 41 188
## 1387 G N 36864 N Y 204 5 39 17 0 89 354
## 1388 M Y 44511 Y N 513 7 133 46 14 14 727
## 1389 PhD Y 36947 Y Y 88 3 21 4 1 29 146
## 1390 M N 47352 N Y 172 12 112 8 0 15 319
## 1391 M Y 67087 N Y 329 35 222 130 35 43 794
## 1392 G Y 57045 N Y 296 13 104 11 13 17 454
## 1393 PhD N 36957 Y Y 100 2 16 2 1 31 152
## 1394 PhD Y 69389 N Y 422 7 238 69 46 15 797
## 1395 G Y 80134 Y N 1218 16 272 104 0 80 1690
## 1396 M Y 43142 Y Y 5 1 7 2 1 4 20
## 1397 G Y 80589 N N 507 93 520 242 40 26 1428
## 1398 G N 34412 Y N 52 12 50 4 36 55 209
## 1399 G N 57537 Y N 191 56 139 51 8 100 545
## 1400 B N 22634 N N 2 23 11 8 6 46 96
## 1401 G N 51315 N N 68 28 39 16 30 41 222
## 1402 G Y 36026 Y Y 20 4 10 6 4 17 61
## 1403 G Y 24639 Y Y 20 3 16 0 4 1 44
## 1404 PhD N 34578 Y Y 7 0 1 0 0 0 8
## 1405 2C N 65704 N N 279 172 74 38 8 246 817
## 1406 G N 63810 N Y 977 12 253 16 12 101 1371
## 1407 PhD N 54132 N Y 30 1 8 0 0 3 42
## 1408 G Y 18690 N N 6 1 7 23 4 19 60
## 1409 G Y 28164 Y N 3 18 26 11 8 12 78
## 1410 PhD Y 34596 Y N 14 0 2 0 0 7 23
## 1411 PhD Y 43269 Y N 10 1 7 0 0 1 19
## 1412 2C N 38741 Y Y 7 10 17 8 6 13 61
## 1413 G N 31907 N N 33 87 64 175 16 74 449
## 1414 M Y 27100 Y N 12 0 13 2 0 10 37
## 1415 2C N 31163 Y N 2 3 10 11 2 10 38
## 1416 G Y 92533 N N 693 21 118 110 147 42 1131
## 1417 G N 34853 Y Y 9 3 15 2 3 2 34
## 1418 G N 70844 Y Y 129 26 67 3 67 2 294
## 1419 2C Y 31086 Y Y 16 2 11 3 0 16 48
## 1420 G Y 60544 Y Y 201 2 43 3 5 35 289
## 1421 2C N 20491 N N 5 4 5 4 2 10 30
## 1422 G Y 42523 N N 14 36 11 3 26 35 125
## 1423 G Y 39922 Y N 29 12 59 19 1 36 156
## 1424 G N 33402 Y Y 26 2 19 10 5 8 70
## 1425 M Y 36408 Y Y 9 1 4 3 2 3 22
## 1426 G N 21645 Y N 14 0 23 4 5 19 65
## 1427 M N 78427 N N 972 19 595 180 26 138 1930
## 1428 G N 82657 N N 966 168 672 246 105 126 2283
## 1429 G Y 51876 N N 99 27 102 28 48 6 310
## 1430 2C Y 78041 N N 482 35 553 72 160 17 1319
## 1431 G Y 52852 N Y 714 8 99 11 0 47 879
## 1432 PhD N 70038 N N 587 54 348 71 54 130 1244
## 1433 2C N 69401 N Y 399 27 159 58 8 39 690
## 1434 G N 46053 Y N 56 10 92 19 7 25 209
## 1435 G Y 77343 N N 227 151 573 98 54 31 1134
## 1436 G N 73892 N N 703 102 601 0 58 43 1507
## 1437 PhD N 40304 Y N 37 0 17 0 0 3 57
## 1438 PhD N 32727 N N 167 13 180 86 13 70 529
## 1439 G N 68695 N N 458 81 356 106 50 40 1091
## 1440 G N 43300 N Y 91 3 52 2 1 31 180
## 1441 G N 26290 Y Y 15 8 16 11 5 22 77
## 1442 G N 93790 N N 1302 68 731 89 114 45 2349
## 1443 PhD Y 38410 N N 153 64 123 116 64 14 534
## 1444 M N 64866 N Y 508 5 21 7 5 10 556
## 1445 G N 57957 N Y 290 59 177 77 5 29 637
## 1446 PhD N 46015 Y Y 38 0 2 0 0 6 46
## 1447 G N 16531 Y N 2 13 6 7 5 11 44
## 1448 M Y 28072 Y N 30 0 10 2 0 5 47
## 1449 M N 49476 N Y 386 23 95 54 41 196 795
## 1450 G Y 50725 N Y 443 10 75 0 10 48 586
## 1451 G N 83844 N N 901 31 345 75 31 191 1574
## 1452 PhD Y 41145 Y Y 9 0 3 0 0 1 13
## 1453 G N 67419 N Y 846 84 352 91 56 42 1471
## 1454 2C Y 23162 Y Y 8 3 9 19 4 22 65
## 1455 G Y 34380 Y N 72 7 58 13 1 24 175
## 1456 G N 34704 N Y 29 0 5 0 1 5 40
## 1457 PhD Y 94871 N Y 169 24 553 188 0 144 1078
## 1458 G Y 65148 N Y 460 35 422 33 12 153 1115
## 1459 G N 39898 N Y 69 8 26 12 7 12 134
## 1460 M N 64857 N N 556 14 717 210 0 43 1540
## 1461 PhD Y 59892 N Y 73 0 13 0 1 0 87
## 1462 M N 41020 N N 112 1 54 7 7 36 217
## 1463 PhD Y 57072 N Y 944 0 60 0 0 30 1034
## 1464 G N 60474 N Y 265 199 303 234 9 170 1180
## 1465 G N 62807 N Y 526 28 135 10 21 99 819
## 1466 2C N 19414 Y N 2 3 12 3 5 7 32
## 1467 G Y 19107 Y N 2 4 9 10 5 16 46
## 1468 2C N 75484 N Y 378 97 259 197 194 34 1159
## 1469 M N 70379 N Y 553 25 142 65 67 8 860
## 1470 M N 79419 N N 751 127 687 20 15 31 1631
## 1471 PhD N 64014 Y Y 406 0 30 0 0 8 444
## 1472 G Y 76998 N Y 1449 89 161 69 35 107 1910
## 1473 M N 49854 Y N 123 17 171 39 0 30 380
## 1474 PhD Y 60585 Y Y 267 42 309 55 42 21 736
## 1475 PhD N 42873 Y Y 209 0 40 3 2 15 269
## 1476 G N 87679 N N 1259 172 815 97 148 33 2524
## 1477 G N 57867 Y N 344 35 178 15 23 17 612
## 1478 G Y 35765 Y N 22 3 30 0 5 15 75
## 1479 G Y 65492 N N 247 161 295 210 85 47 1045
## 1480 G N 32952 Y N 38 0 12 3 1 1 55
## 1481 PhD N 53374 N Y 896 10 101 13 10 34 1064
## 1482 G N 71706 N Y 931 56 253 91 98 14 1443
## 1483 G Y 68487 N N 758 12 385 33 89 89 1366
## 1484 M N 53253 Y Y 216 9 57 20 9 125 436
## 1485 2C N 31163 Y N 2 3 10 11 2 10 38
## 1486 G Y 42014 Y N 244 15 108 4 15 50 436
## 1487 M Y 54108 Y Y 539 6 91 8 6 97 747
## 1488 PhD N 49667 N N 1181 26 120 17 13 39 1396
## 1489 M Y 63206 N N 750 8 125 11 8 26 928
## 1490 M Y 57136 Y Y 306 5 109 21 109 92 642
## 1491 2C N 46772 N Y 350 104 189 197 151 57 1048
## 1492 PhD Y 78931 N N 331 197 170 58 152 35 943
## 1493 G N 53977 N Y 620 16 165 0 24 82 907
## 1494 G Y 84219 N N 434 137 400 45 137 45 1198
## 1495 M N 46098 Y Y 57 0 27 0 0 36 120
## 1496 G Y 73538 N Y 811 76 428 99 137 107 1658
## 1497 G Y 79529 N N 423 42 706 73 197 197 1638
## 1498 2C N 20981 N N 2 12 10 6 13 30 73
## 1499 G N 51766 Y N 60 51 87 6 20 51 275
## 1500 G Y 55759 N Y 675 0 85 10 7 77 854
## 1501 G Y 33039 Y N 30 8 12 8 8 12 78
## 1502 M Y 37787 Y N 40 1 40 4 3 18 106
## 1503 G N 27242 Y N 3 17 26 20 1 39 106
## 1504 PhD N 87188 N N 910 111 724 49 74 55 1923
## 1505 G N 69930 N N 252 98 827 219 70 196 1662
## 1506 G N 37697 Y N 34 6 21 11 4 8 84
## 1507 PhD Y 37401 Y N 19 3 19 3 1 3 48
## 1508 G N 3502 Y N 2 1 1 0 0 1 5
## 1509 G Y 58597 Y Y 490 0 184 10 28 21 733
## 1510 PhD N 82032 N N 332 194 377 149 125 57 1234
## 1511 G N 28087 Y Y 53 8 17 13 0 21 112
## 1512 PhD N 74004 N N 784 48 560 42 176 48 1658
## 1513 G N 19740 N Y 7 11 3 10 4 20 55
## 1514 2C Y 57036 N Y 1171 43 219 19 14 47 1513
## 1515 2C N 53083 Y Y 215 7 33 3 0 13 271
## 1516 PhD Y 69283 N Y 674 62 134 0 26 8 904
## 1517 M N 46098 Y Y 57 0 27 0 0 36 120
## 1518 2C Y 23331 Y N 5 36 7 0 10 45 103
## 1519 2C N 23331 Y N 104 20 101 24 15 5 269
## 1520 G N 9255 Y N 9 0 7 2 0 4 22
## 1521 PhD N 67786 N N 431 82 441 80 20 102 1156
## 1522 PhD Y 71969 N Y 1000 0 76 0 0 10 1086
## 1523 M N 59235 Y N 448 40 469 80 0 91 1128
## 1524 G N 31928 Y N 33 4 24 4 2 5 72
## 1525 M N 74881 Y Y 505 72 270 36 27 54 964
## 1526 G Y 65819 N N 267 38 701 149 165 63 1383
## 1527 PhD N 51411 Y Y 14 0 3 0 0 1 18
## 1528 G N 51983 N Y 631 0 115 10 7 30 793
## 1529 M N 42386 Y N 65 4 16 0 4 11 100
## 1530 2C Y 30390 N N 10 12 12 25 1 20 80
## 1531 G N 30983 N N 51 4 50 12 1 49 167
## 1532 G N 66033 N Y 293 35 179 46 59 65 677
## 1533 2C Y 37284 Y Y 11 1 2 2 1 6 23
## 1534 M N 57530 N Y 50 1 27 6 7 1 92
## 1535 2C Y 76800 N N 173 26 255 35 71 81 641
## 1536 G Y 63943 N Y 423 184 368 13 97 21 1106
## 1537 G N 76081 N N 292 30 415 63 33 200 1033
## 1538 G Y 67445 N Y 757 80 217 29 80 11 1174
## 1539 M Y 37054 Y Y 12 1 6 0 1 5 25
## 1540 M N 47175 Y Y 167 2 44 6 2 19 240
## 1541 G N 31859 Y N 3 1 3 8 0 5 20
## 1542 G N 27215 Y Y 30 5 22 8 9 28 102
## 1543 PhD N 70179 N Y 532 88 168 69 44 133 1034
## 1544 G Y 39922 Y N 29 12 59 19 1 36 156
## 1545 M Y 49681 N Y 411 0 26 0 0 21 458
## 1546 G Y 24645 Y N 5 3 4 4 1 0 17
## 1547 G N 79865 N Y 71 99 278 185 121 38 792
## 1548 G Y 44322 Y N 46 0 40 3 0 3 92
## 1549 G N 47958 N Y 268 11 88 15 3 22 407
## 1550 M N 63972 N Y 928 63 254 0 12 12 1269
## 1551 G N 75315 N Y 459 15 171 142 23 31 841
## 1552 PhD Y 55517 Y Y 483 0 108 0 6 36 633
## 1553 PhD Y 75283 Y Y 733 9 180 12 19 66 1019
## 1554 PhD N 82800 N N 1006 22 115 59 68 45 1315
## 1555 G Y 38998 Y Y 34 1 14 0 0 5 54
## 1556 M N 90638 N N 1156 120 915 94 144 96 2525
## 1557 M Y 27161 Y N 7 4 23 7 0 11 52
## 1558 G Y 42014 Y N 244 15 108 4 15 50 436
## 1559 PhD N 38201 N Y 233 0 23 0 0 12 268
## 1560 G N 45203 Y N 35 3 67 10 8 24 147
## 1561 PhD N 81574 N N 1252 0 465 46 35 0 1798
## 1562 G Y 34935 N N 34 4 66 3 10 20 137
## 1563 M N 60482 N Y 255 43 134 37 14 24 507
## 1564 G N 34633 Y Y 8 1 5 0 0 1 15
## 1565 M N 78093 N N 368 32 639 13 43 10 1105
## 1566 G N 82460 N N 255 47 573 52 32 15 974
## 1567 M N 45903 N Y 33 8 10 2 10 3 66
## 1568 G N 81361 N N 163 23 424 27 65 76 778
## 1569 PhD N 35860 Y Y 15 0 8 4 2 20 49
## 1570 M N 40442 Y Y 45 12 52 25 22 13 169
## 1571 G Y 61482 N N 48 58 68 16 66 43 299
## 1572 G Y 34968 Y N 158 6 45 8 2 2 221
## 1573 G Y 75794 N N 754 160 625 63 32 48 1682
## 1574 PhD N 31497 N Y 108 1 28 13 1 4 155
## 1575 G Y 74268 N N 199 66 315 97 174 41 892
## 1576 B N 13724 Y N 2 7 5 2 15 27 58
## 1577 M N 45143 N Y 202 5 74 11 5 14 311
## 1578 PhD N 52569 N Y 85 0 3 0 0 7 95
## 1579 PhD N 48432 N Y 322 3 50 4 3 42 424
## 1580 M N 17144 Y Y 18 2 19 0 2 6 47
## 1581 G N 36108 Y N 141 8 129 3 11 47 339
## 1582 G Y 76445 Y N 739 107 309 140 80 35 1410
## 1583 PhD Y 36663 Y N 18 0 6 3 3 5 35
## 1584 M Y 53843 N Y 378 0 88 19 4 73 562
## 1585 M Y 90226 N N 1083 108 649 253 151 108 2352
## 1586 M N 70638 N N 1016 12 215 16 12 63 1334
## 1587 G N 44512 Y Y 23 1 6 0 0 2 32
## 1588 G Y 27116 Y Y 12 1 21 2 2 3 41
## 1589 PhD Y 54072 Y Y 35 0 4 0 0 0 39
## 1590 G Y 71855 N Y 548 31 422 0 112 28 1141
## 1591 2C N 51250 Y N 342 32 230 34 32 40 710
## 1592 M Y 60432 N Y 365 3 15 4 3 11 401
## 1593 PhD Y 65526 N Y 397 19 69 12 0 9 506
## 1594 G N 68655 N N 456 19 832 75 118 38 1538
## 1595 2C Y 12393 N N 5 6 15 11 7 13 57
## 1596 G N 64509 N N 836 185 575 24 25 77 1722
## 1597 G N 33955 Y N 100 2 128 23 7 10 270
## 1598 G Y 31353 Y Y 10 0 10 3 1 7 31
## 1599 G Y 55434 Y N 238 115 215 169 69 76 882
## 1600 G N 28359 Y N 6 0 5 2 1 2 16
## 1601 G N 57100 Y N 158 11 99 15 11 17 311
## 1602 G Y 69139 N Y 86 12 75 33 15 6 227
## 1603 M Y 52973 N Y 856 0 76 12 9 199 1152
## 1604 PhD N 51717 N Y 98 1 17 0 1 5 122
## 1605 G Y 18793 Y N 4 16 20 0 17 20 77
## 1606 2C N 66664 N N 398 96 447 220 96 32 1289
## 1607 G N 50664 Y Y 313 8 104 6 4 126 561
## 1608 G N 54414 Y Y 109 18 16 24 26 18 211
## 1609 PhD Y 54549 N Y 216 2 6 0 0 9 233
## 1610 PhD N 47111 N Y 595 71 153 120 112 41 1092
## 1611 PhD N 41003 N N 123 133 142 71 44 88 601
## 1612 G N 19444 Y N 16 0 23 3 2 10 54
## 1613 2C N 36301 Y N 11 12 35 3 5 12 78
## 1614 PhD N 73059 N Y 410 112 420 0 82 71 1095
## 1615 PhD N 42731 Y N 159 2 51 6 2 24 244
## 1616 PhD Y 52854 Y Y 105 0 10 0 1 0 116
## 1617 G N 22775 Y N 5 1 8 0 0 1 15
## 1618 PhD N 46681 N Y 269 15 69 15 19 38 425
## 1619 PhD Y 59821 N Y 629 0 70 0 0 35 734
## 1620 G N 50002 N Y 443 5 71 21 16 82 638
## 1621 G Y 69755 N N 217 77 373 111 23 93 894
## 1622 G Y 44078 Y Y 24 1 10 2 0 4 41
## 1623 M N 30560 Y N 9 1 5 4 5 7 31
## 1624 M N 35924 Y Y 8 0 14 2 3 7 34
## 1625 PhD N 64140 N Y 1459 0 61 0 15 215 1750
## 1626 G N 56386 Y Y 230 48 214 13 32 75 612
## 1627 B N 24594 Y N 1 3 6 10 0 9 29
## 1628 2C N 75774 Y N 340 21 134 258 14 56 823
## 1629 M N 39228 N N 7 1 6 0 3 3 20
## 1630 M Y 58494 N Y 298 7 68 4 0 19 396
## 1631 G N 58684 N N 479 35 179 28 7 85 813
## 1632 G N 57136 N N 267 140 599 34 12 127 1179
## 1633 PhD N 56551 Y Y 67 4 32 17 2 16 138
## 1634 G Y 22448 Y N 3 1 8 23 2 18 55
## 1635 G N 82014 N N 980 37 265 35 163 31 1511
## 1636 G N 34213 Y Y 50 4 28 6 3 26 117
## 1637 G N 157146 N N 1 0 1725 2 1 1 1730
## 1638 PhD N 25358 N Y 19 0 5 0 0 8 32
## 1639 M N 35544 Y N 30 5 23 4 1 4 67
## 1640 M N 36634 N Y 213 9 76 4 3 30 335
## 1641 PhD Y 62670 N Y 539 30 92 80 46 38 825
## 1642 2C N 50334 N Y 284 16 160 84 16 134 694
## 1643 G N 72066 N N 1003 34 536 134 51 34 1792
## 1644 PhD N 50729 Y Y 239 13 143 45 4 52 496
## 1645 G N 34916 Y N 51 23 82 33 0 42 231
## 1646 G N 64892 N Y 527 24 230 32 24 65 902
## 1647 G N 43602 Y Y 19 5 12 10 3 19 68
## 1648 PhD N 33996 N N 40 2 15 8 0 6 71
## 1649 2C N 41473 Y N 21 8 20 15 3 9 76
## 1650 PhD Y 63246 N Y 593 30 91 29 22 7 772
## 1651 PhD Y 36732 Y Y 21 5 3 10 1 7 47
## 1652 PhD Y 69084 Y N 1181 107 199 39 30 30 1586
## 1653 PhD Y 77766 N Y 1004 59 265 115 59 27 1529
## 1654 PhD N 37929 N N 202 2 46 3 2 10 265
## 1655 G N 86610 N N 446 107 768 33 196 53 1603
## 1656 M Y 80141 N N 1184 102 673 52 40 40 2091
## 1657 2C Y 72635 N N 390 22 323 104 35 107 981
## 1658 G Y 69016 N Y 726 53 363 123 107 161 1533
## 1659 2C N 20193 N N 8 8 22 24 11 9 82
## 1660 G Y 27573 Y N 50 15 110 39 15 15 244
## 1661 B N 15862 Y N 1 1 4 11 9 10 36
## 1662 PhD Y 49544 Y N 308 0 73 0 0 23 404
## 1663 G Y 33228 Y N 22 2 31 7 4 5 71
## 1664 G N 70440 N N 690 117 499 76 102 88 1572
## 1665 G N 38232 Y Y 43 5 28 7 6 33 122
## 1666 PhD Y 22554 Y Y 27 0 10 0 0 4 41
## 1667 PhD Y 23536 Y N 6 0 3 0 0 1 10
## 1668 G Y 49413 N Y 205 7 41 3 2 46 304
## 1669 G Y 42231 Y Y 24 0 8 0 1 4 37
## 1670 M N 78789 N N 667 50 850 21 83 83 1754
## 1671 G N 56534 N Y 691 7 61 10 0 46 815
## 1672 G N 58350 N Y 493 26 206 116 80 80 1001
## 1673 G N 81217 N N 493 70 324 146 40 84 1157
## 1674 G N 49090 N Y 494 5 82 7 0 100 688
## 1675 M N 61787 N N 621 73 414 78 48 85 1319
## 1676 PhD Y 18169 Y N 9 0 5 0 0 7 21
## 1677 2C N 24336 Y N 1 6 2 8 2 12 31
## 1678 G Y 18222 N N 12 4 19 12 6 14 67
## 1679 G N 62335 N Y 243 131 217 85 6 26 708
## 1680 2C N 42033 Y Y 11 1 4 2 0 7 25
## 1681 PhD Y 86580 N N 532 21 127 26 20 20 746
## 1682 PhD N 41437 Y Y 29 0 2 0 0 1 32
## 1683 M N 73705 N Y 612 91 520 258 107 107 1695
## 1684 G Y 61064 N Y 387 126 342 0 45 180 1080
## 1685 M Y 38452 Y Y 56 0 14 0 0 2 72
## 1686 G N 18358 Y N 6 8 19 16 4 4 57
## 1687 PhD N 55012 N Y 582 0 65 0 0 13 660
## 1688 B N 9722 Y N 6 17 16 6 16 42 103
## 1689 PhD Y 38175 Y N 70 6 69 2 3 3 153
## 1690 M N 58656 N Y 962 12 194 16 24 12 1220
## 1691 G N 52117 N Y 112 10 107 30 0 20 279
## 1692 G Y 64813 Y N 293 0 124 179 97 52 745
## 1693 PhD Y 54222 N Y 199 12 31 3 12 7 264
## 1694 G Y 83512 N N 1060 61 835 80 20 101 2157
## 1695 M Y 77520 N Y 940 44 396 0 88 58 1526
## 1696 G N 41154 N Y 44 2 11 2 3 7 69
## 1697 G Y 80398 N N 342 51 936 207 35 26 1597
## 1698 B N 18746 Y N 2 10 11 12 9 20 64
## 1699 G N 35196 Y N 75 12 141 43 39 187 497
## 1700 G N 60230 N Y 520 20 367 39 81 40 1067
## 1701 G Y 22108 Y Y 5 3 9 6 2 6 31
## 1702 G N 44392 Y Y 87 5 71 7 12 29 211
## 1703 PhD Y 55424 N Y 462 61 184 10 53 107 877
## 1704 G Y 17688 Y N 2 2 1 3 1 2 11
## 1705 PhD Y 92491 N N 979 44 935 29 25 22 2034
## 1706 G N 90273 N N 704 129 853 120 74 111 1991
## 1707 PhD N 82571 N N 861 31 558 62 95 79 1686
## 1708 PhD N 38513 Y N 172 3 115 16 0 18 324
## 1709 M N 16653 Y N 5 7 31 15 4 7 69
## 1710 G N 42586 Y Y 194 2 56 0 0 0 252
## 1711 B N 23529 N Y 9 7 13 3 2 20 54
## 1712 M N 74881 Y Y 505 72 270 36 27 54 964
## 1713 G Y 71107 N Y 533 10 217 198 174 195 1327
## 1714 PhD N 46910 Y Y 48 0 14 0 0 6 68
## 1715 G Y 18690 N N 6 1 7 23 4 19 60
## 1716 G N 37244 Y Y 18 2 10 0 0 25 55
## 1717 G N 82427 N N 482 147 509 104 107 107 1456
## 1718 2C N 75342 N Y 204 97 97 21 118 26 563
## 1719 G N 70044 N Y 1073 0 250 153 14 14 1504
## 1720 G N 79146 Y Y 245 16 223 21 43 16 564
## 1721 G Y 77437 N N 560 21 442 29 44 29 1125
## 1722 G Y 54984 N Y 173 13 131 32 3 6 358
## 1723 PhD Y 42403 Y N 22 1 11 0 5 3 42
## 1724 G N 55761 N Y 136 1 12 0 3 32 184
## 1725 G N 37292 Y N 275 0 86 10 23 66 460
## 1726 PhD N 45576 N N 56 19 29 2 14 25 145
## 1727 G N 70321 N N 303 23 751 82 26 191 1376
## 1728 PhD N 58086 N Y 708 7 62 0 0 15 792
## 1729 G Y 81795 N N 324 132 693 27 118 88 1382
## 1730 B N 28389 N N 1 5 3 7 4 8 28
## 1731 M Y 66835 N N 620 26 195 34 17 141 1033
## 1732 G N 69901 N Y 312 21 206 102 92 149 882
## 1733 PhD Y 80360 N N 1493 86 454 112 43 43 2231
## 1734 PhD N 63342 N Y 918 21 118 13 10 21 1101
## 1735 G Y 44989 N Y 98 0 106 49 10 106 369
## 1736 2C N 31859 Y N 3 4 7 15 8 11 48
## 1737 PhD N 51569 N Y 380 0 47 6 0 34 467
## 1738 G N 30372 Y Y 15 0 12 7 3 7 44
## 1739 B N 16014 Y Y 3 9 4 7 8 7 38
## 1740 G Y 41120 Y Y 24 2 23 0 8 24 81
## 1741 M N 39763 Y N 80 1 60 4 6 16 167
## 1742 PhD Y 38725 Y Y 31 0 6 2 1 5 45
## 1743 G Y 77981 Y N 138 120 204 16 126 60 664
## 1744 2C Y 62905 N Y 166 75 96 119 107 59 622
## 1745 2C N 13533 Y N 12 3 8 8 0 17 48
## 1746 G N 59481 N Y 178 3 85 71 66 58 461
## 1747 G Y 72117 N Y 707 20 171 65 60 50 1073
## 1748 2C Y 21955 Y N 5 1 7 17 14 11 55
## 1749 G Y 67131 N Y 465 71 250 93 35 62 976
## 1750 PhD N 36802 Y N 16 1 2 0 0 1 20
## 1751 G N 71853 N N 358 108 413 141 97 32 1149
## 1752 B Y 28249 N N 1 9 7 2 14 10 43
## 1753 M Y 47808 N Y 123 1 26 2 0 72 224
## 1754 PhD N 25509 Y N 40 3 30 10 7 11 101
## 1755 PhD Y 51012 N N 102 9 63 2 9 24 209
## 1756 G N 70596 N N 347 44 534 17 0 26 968
## 1757 PhD N 85431 N N 376 53 462 168 53 53 1165
## 1758 G Y 42664 N Y 21 0 3 0 0 0 24
## 1759 G N 42586 Y Y 194 2 56 0 0 0 252
## 1760 G N 29760 Y N 64 4 68 7 5 17 165
## 1761 PhD Y 28973 N N 206 0 46 3 2 12 269
## 1762 PhD N 39435 Y N 71 0 18 0 0 13 102
## 1763 2C Y 65370 N N 71 22 112 138 89 29 461
## 1764 B N 20194 Y N 0 4 7 11 10 15 47
## 1765 PhD N 42473 Y Y 93 1 21 0 4 25 144
## 1766 G Y 64590 N N 920 138 168 36 46 30 1338
## 1767 G N 71232 N Y 653 17 170 34 26 17 917
## 1768 G N 34600 Y Y 199 33 60 8 3 15 318
## 1769 G N 46904 Y Y 153 4 56 0 9 31 253
## 1770 G Y 49094 N Y 376 0 38 11 8 69 502
## 1771 G N 36075 Y N 46 0 30 12 1 30 119
## 1772 2C N 60839 Y Y 600 21 128 223 150 128 1250
## 1773 G N 77298 N Y 425 115 292 23 35 79 969
## 1774 G N 34026 Y Y 18 6 15 12 8 17 76
## 1775 PhD N 48918 Y Y 52 0 9 0 0 1 62
## 1776 2C N 82122 N N 734 22 350 151 25 100 1382
## 1777 G N 37697 Y N 34 6 21 11 4 8 84
## 1778 G N 34074 Y Y 135 1 41 10 1 67 255
## 1779 M Y 28520 Y Y 11 0 10 0 2 20 43
## 1780 G N 62535 N Y 163 48 90 0 45 52 398
## 1781 M N 36273 Y N 29 3 30 3 2 9 76
## 1782 G N 63404 N Y 734 26 70 11 44 17 902
## 1783 2C N 75774 Y N 340 21 134 258 14 56 823
## 1784 G N 78416 N Y 453 38 279 188 38 183 1179
## 1785 G N 75702 N Y 1073 0 629 145 37 37 1921
## 1786 M N 59385 Y Y 135 0 10 0 4 36 185
## 1787 G N 37070 Y Y 231 7 137 4 15 39 433
## 1788 G Y 44689 Y Y 18 0 5 0 0 11 34
## 1789 G N 53977 N Y 620 16 165 0 24 82 907
## 1790 PhD N 7144 N Y 81 4 33 5 2 291 416
## 1791 G N 18701 Y Y 12 4 2 10 6 10 44
## 1792 G Y 90369 N N 292 51 981 224 23 17 1588
## 1793 PhD N 63159 N N 965 34 586 89 86 37 1797
## 1794 G N 37758 Y Y 27 2 10 0 0 1 40
## 1795 PhD N 46757 N Y 777 30 163 0 51 122 1143
## 1796 M Y 79734 N N 572 8 232 23 62 17 914
## 1797 G N 63207 N N 438 169 565 91 169 70 1502
## 1798 G N 72071 N Y 531 69 300 150 138 150 1338
## 1799 PhD N 21840 Y N 17 0 9 0 0 1 27
## 1800 2C N 58582 N Y 402 35 106 101 77 42 763
## 1801 G N 72282 N N 503 27 419 90 139 153 1331
## 1802 G Y 50387 N Y 369 9 87 12 14 34 525
## 1803 PhD N 32583 Y Y 5 0 3 0 0 1 9
## 1804 G N 62568 N Y 362 17 398 80 35 61 953
## 1805 M N 44635 Y Y 56 0 9 0 0 3 68
## 1806 M N 33316 Y Y 79 1 31 4 4 12 131
## 1807 G Y 63967 N Y 387 84 141 73 35 162 882
## 1808 2C N 52513 N N 367 17 241 104 188 232 1149
## 1809 G Y 25293 Y N 15 0 11 0 2 9 37
## 1810 PhD N 54111 N Y 267 6 54 8 3 50 388
## 1811 G N 78394 N N 298 27 697 216 24 166 1428
## 1812 M Y 80739 N N 674 92 736 39 0 92 1633
## 1813 M N 22669 Y N 16 14 36 37 22 48 173
## 1814 G N 29236 Y N 37 4 24 16 9 9 99
## 1815 G N 44911 N Y 159 0 22 2 1 31 215
## 1816 PhD Y 54693 N Y 686 17 142 23 26 35 929
## 1817 G N 48186 Y N 97 3 66 12 7 34 219
## 1818 G Y 54809 Y Y 63 6 57 13 13 22 174
## 1819 G N 41580 Y Y 56 5 24 4 0 3 92
## 1820 PhD Y 80336 N N 209 19 456 160 142 66 1052
## 1821 G Y 47743 N Y 198 2 43 0 12 20 275
## 1822 2C Y 62972 N Y 313 15 47 20 0 192 587
## 1823 PhD N 57333 N Y 941 14 397 76 58 176 1662
## 1824 PhD N 32313 Y N 86 4 56 2 4 7 159
## 1825 M N 84953 N N 167 48 602 63 72 72 1024
## 1826 M N 27071 Y N 8 3 19 0 2 3 35
## 1827 M N 68148 N N 389 66 408 37 57 85 1042
## 1828 M N 65735 Y Y 239 7 119 4 15 11 395
## 1829 PhD Y 86836 N N 179 21 273 0 21 63 557
## 1830 PhD Y 4023 Y Y 5 0 1 1 1 1 9
## 1831 G Y 30093 N N 2 6 28 13 4 16 69
## 1832 PhD Y 57705 N Y 383 0 53 6 4 40 486
## 1833 G N 25008 Y N 2 8 8 6 1 9 34
## 1834 2C N 83257 N N 536 27 590 38 107 67 1365
## 1835 G N 22280 Y N 2 1 4 3 1 2 13
## 1836 PhD Y 72159 N N 322 53 899 34 40 53 1401
## 1837 G N 64260 N N 539 169 816 20 0 30 1574
## 1838 PhD N 82733 N N 712 50 420 65 38 38 1323
## 1839 M N 74290 N Y 1121 0 72 0 12 12 1217
## 1840 M N 58217 Y Y 68 1 13 3 5 13 103
## 1841 M N 21024 N N 36 4 18 6 2 18 84
## 1842 PhD Y 70116 N N 707 44 603 95 58 29 1536
## 1843 G N 54006 Y N 174 77 203 6 24 97 581
## 1844 PhD Y 69063 N Y 666 35 124 69 8 26 928
## 1845 2C N 11448 N N 0 0 0 6 2 6 14
## 1846 G N 61825 N Y 162 50 100 55 30 27 424
## 1847 G Y 70886 Y N 407 70 239 103 88 53 960
## 1848 G Y 69109 N N 823 25 459 124 29 95 1555
## 1849 G N 60208 Y Y 488 23 71 15 0 59 656
## 1850 M N 32889 Y Y 28 0 13 4 2 8 55
## 1851 G N 34738 Y N 3 2 10 3 0 2 20
## 1852 M N 30538 Y N 284 0 52 8 3 20 367
## 1853 2C N 82326 N N 938 142 754 159 81 183 2257
## 1854 PhD N 26642 Y N 13 2 15 2 2 8 42
## 1855 G N 69932 N Y 412 172 153 150 105 57 1049
## 1856 G N 44503 Y Y 31 1 8 0 0 8 48
## 1857 PhD N 60200 N Y 502 19 132 0 6 26 685
## 1858 G N 49638 N Y 18 10 3 3 5 0 39
## 1859 2C N 23830 N N 1 8 6 4 8 16 43
## 1860 M N 33051 N N 100 71 243 108 94 219 835
## 1861 G Y 72905 N N 407 114 445 181 165 203 1515
## 1862 PhD N 69702 N Y 664 9 240 50 19 57 1039
## 1863 G N 70300 Y N 1045 61 338 60 46 46 1596
## 1864 PhD Y 70643 N N 1218 107 304 23 143 33 1828
## 1865 PhD Y 30396 Y N 15 0 6 0 1 12 34
## 1866 PhD N 50616 N Y 128 0 16 0 1 4 149
## 1867 M N 62772 N Y 581 49 157 43 8 108 946
## 1868 PhD N 30298 N N 6 3 12 6 1 0 28
## 1869 G N 52413 Y N 185 8 133 56 56 12 450
## 1870 PhD Y 44155 Y Y 22 1 9 0 0 14 46
## 1871 PhD N 86979 N N 584 100 835 65 83 35 1702
## 1872 G N 76532 Y Y 355 30 177 90 138 30 820
## 1873 G Y 42081 Y N 175 10 110 54 6 27 382
## 1874 PhD Y 67546 N N 864 134 768 150 38 172 2126
## 1875 M N 88420 N N 957 153 612 99 95 153 2069
## 1876 G Y 31158 Y N 25 6 16 20 0 5 72
## 1877 G N 61671 N Y 641 7 56 0 0 28 732
## 1878 G N 69719 N N 273 86 208 177 14 43 801
## 1879 G N 49160 N Y 122 21 43 25 10 15 236
## 1880 B N 24882 Y N 1 4 10 29 0 36 80
## 1881 PhD N 90933 N N 1020 31 430 62 63 79 1685
## 1882 PhD N 113734 N N 6 2 3 1 262 3 277
## 1883 PhD N 59292 N Y 378 14 68 19 14 14 507
## 1884 PhD Y 45759 Y Y 42 1 18 3 0 4 68
## 1885 G N 22148 N N 15 5 14 0 4 11 49
## 1886 M Y 73395 N N 272 7 80 20 7 11 397
## 1887 G N 29819 Y N 9 1 24 2 1 2 39
## 1888 G Y 45688 N Y 279 0 18 0 0 9 306
## 1889 G Y 62820 N N 398 61 265 138 61 53 976
## 1890 PhD Y 60491 N Y 637 47 237 12 19 76 1028
## 1891 G N 33235 Y N 45 0 16 2 1 6 70
## 1892 G Y 35701 N N 21 1 9 7 3 5 46
## 1893 M Y 31535 Y N 15 4 13 0 0 19 51
## 1894 2C N 92556 N N 493 183 352 184 23 28 1263
## 1895 G N 67384 N Y 957 40 175 158 53 107 1490
## 1896 M N 80573 N N 829 138 430 60 92 15 1564
## 1897 G Y 77870 N Y 1017 50 500 65 50 133 1815
## 1898 PhD N 52278 N Y 953 0 71 0 0 174 1198
## 1899 G N 57107 N Y 159 0 120 0 0 137 416
## 1900 G Y 18929 N N 32 0 8 23 4 18 85
## 1901 PhD N 36038 Y N 23 0 15 0 2 7 47
## 1902 G N 20180 N N 18 42 24 15 20 18 137
## 1903 PhD N 34230 Y Y 15 0 4 0 0 2 21
## 1904 2C N 31878 N Y 23 4 5 10 5 23 70
## 1905 2C Y 70932 N Y 200 193 100 46 185 185 909
## 1906 G N 91249 N N 1324 27 119 71 108 27 1676
## 1907 M N 77598 N N 1193 33 281 129 66 33 1735
## 1908 G N 80982 Y Y 505 137 401 104 22 22 1191
## 1909 M Y 22701 Y N 2 4 9 0 4 5 24
## 1910 PhD Y 55212 N Y 1103 0 45 0 0 34 1182
## 1911 G Y 70617 N N 353 61 753 40 46 27 1280
## 1912 G N 64849 N N 652 48 350 94 84 108 1336
## 1913 M Y 62694 Y Y 379 6 157 25 91 91 749
## 1914 PhD Y 61917 Y Y 46 4 36 2 2 1 91
## 1915 PhD Y 67472 N Y 162 31 127 8 17 69 414
## 1916 M Y 21059 Y N 8 3 19 3 3 8 44
## 1917 M Y 29543 Y N 17 3 18 3 4 18 63
## 1918 G Y 75903 N Y 340 108 185 130 38 100 901
## 1919 2C N 34984 Y Y 8 4 15 3 5 3 38
## 1920 PhD N 54998 N Y 154 22 202 39 30 8 455
## 1921 PhD N 54356 N Y 710 15 30 20 0 0 775
## 1922 M Y 34242 N Y 8 2 4 0 0 1 15
## 1923 G Y 25410 Y N 2 2 4 13 13 4 38
## 1924 PhD Y 73356 N N 1050 14 322 0 14 112 1512
## 1925 G N 28320 N Y 19 1 14 3 2 4 43
## 1926 G N 23763 Y N 22 0 6 6 2 6 42
## 1927 G Y 72570 N N 274 83 216 151 141 224 1089
## 1928 M Y 34529 Y N 68 6 38 3 6 41 162
## 1929 G N 70792 N N 344 45 654 104 11 114 1272
## 1930 G Y 63211 N N 145 193 459 205 26 145 1173
## 1931 M Y 83891 N Y 217 38 350 111 85 15 816
## 1932 G N 36065 Y Y 18 7 34 10 2 3 74
## 1933 G N 39898 N Y 69 8 26 12 7 12 134
## 1934 PhD N 51141 N N 144 0 7 0 0 6 157
## 1935 G Y 56939 N Y 256 34 103 90 29 49 561
## 1936 G N 80872 N N 483 72 567 94 12 108 1336
## 1937 PhD N 72335 N N 1285 105 653 28 21 0 2092
## 1938 PhD N 61798 N N 338 4 89 11 8 13 463
## 1939 PhD N 76842 N N 605 10 345 84 54 32 1130
## 1940 G N 29478 Y N 8 0 7 3 1 1 20
## 1941 G N 46998 N Y 172 41 86 45 6 27 377
## 1942 G N 96843 N N 448 71 951 40 17 17 1544
## 1943 PhD N 56551 Y Y 67 4 32 17 2 16 138
## 1944 M Y 70053 N Y 512 53 98 81 179 89 1012
## 1945 PhD N 71670 N N 1462 16 128 0 0 160 1766
## 1946 G Y 44359 Y Y 20 0 14 7 3 1 45
## 1947 G N 40887 Y Y 50 4 44 10 10 43 161
## 1948 G N 48877 N Y 102 1 15 2 0 24 144
## 1949 G N 74485 N N 499 149 815 173 49 49 1734
## 1950 G N 64474 N Y 381 35 172 56 86 93 823
## 1951 G N 77226 N Y 631 43 239 128 76 21 1138
## 1952 G N 72643 N N 526 80 553 123 94 53 1429
## 1953 M N 85738 N N 913 26 376 17 26 13 1371
## 1954 G N 55686 N Y 673 0 199 37 47 26 982
## 1955 G N 39062 Y N 23 0 9 0 0 12 44
## 1956 G N 34600 Y Y 199 33 60 8 3 15 318
## 1957 G Y 40794 N Y 261 23 73 4 23 50 434
## 1958 2C Y 54690 Y Y 111 16 37 7 9 18 198
## 1959 G Y 4428 N Y 16 4 12 2 4 321 359
## 1960 2C Y 32632 N N 63 151 137 153 19 53 576
## 1961 PhD N 38236 Y Y 58 0 18 2 0 10 88
## 1962 G Y 36781 Y N 29 1 17 0 3 13 63
## 1963 M N 31385 Y N 3 2 12 0 1 9 27
## 1964 G Y 24570 Y N 28 34 62 11 14 44 193
## 1965 PhD N 25509 Y N 40 3 30 10 7 11 101
## 1966 G Y 94642 N N 879 143 797 106 143 143 2211
## 1967 M Y 58646 N Y 62 1 44 6 5 22 140
## 1968 G N 53201 Y Y 280 7 81 20 0 27 415
## 1969 G N 21994 N Y 9 0 6 3 1 3 22
## 1970 G Y 57113 Y Y 182 4 33 0 2 42 263
## 1971 G Y 51373 N N 83 2 101 64 26 117 393
## 1972 G Y 23477 Y N 38 15 54 3 8 29 147
## 1973 G Y 58116 N Y 228 19 130 4 11 51 443
## 1974 PhD N 72968 N N 1092 37 592 145 37 55 1958
## 1975 M Y 39791 N Y 85 15 27 13 13 21 174
## 1976 M N 91712 N N 1276 24 746 94 29 48 2217
## 1977 G N 94472 N Y 1017 33 417 108 100 16 1691
## 1978 G N 13672 Y Y 6 2 9 2 1 5 25
## 1979 2C Y 96547 N N 448 21 125 52 101 62 809
## 1980 G Y 79205 N N 504 23 117 179 28 44 895
## 1981 PhD N 56559 N Y 226 22 133 41 31 31 484
## 1982 PhD Y 32644 Y N 239 3 141 0 7 23 413
## 1983 2C N 67506 N Y 90 38 67 33 36 67 331str(dt)## 'data.frame': 1983 obs. of 12 variables:
## $ ED : chr "G" "G" "G" "G" ...
## $ MS : chr "N" "N" "N" "N" ...
## $ IC : num 58138 46344 71613 26646 58293 ...
## $ KH : chr "N" "Y" "N" "Y" ...
## $ TH : chr "N" "Y" "N" "N" ...
## $ MW : num 635 11 426 11 173 520 235 76 14 28 ...
## $ MF : num 88 1 49 4 43 42 65 10 0 0 ...
## $ MM : num 546 6 127 20 118 98 164 56 24 6 ...
## $ MFP: num 172 2 111 10 46 0 50 3 3 1 ...
## $ MSP: num 88 1 21 3 27 42 49 1 3 1 ...
## $ MG : num 88 6 42 5 15 14 27 23 2 13 ...
## $ MP : num 1617 27 776 53 422 ...Thông qua bảng dữ liệu trên, dữ liệu nghiên cứu gồm 11 biến với 1984 quan sát. Trong đó có 2 biến định tính, 9 biến định lượng.