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##    학년   X1   X2 X3       X4
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##    학년 odd.even f.name before   X1   X2 X3       X4
## 1     1        1     강     NA <NA> <NA> NA     <NA>
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## 62    4        1     이     NA <NA> <NA> NA     <NA>
## 63    1        1     이      4   다   라  4   가나다
## 64    1        1     이      4 <NA> <NA> NA     <NA>
## 65    1        0     이      4 <NA> <NA> NA     <NA>
## 66    1        0     이      4   다   다  4   가나다
## 67    2        1     이      4   다   라  4   가나다
## 68    2        0     이     NA <NA> <NA> NA     <NA>
## 69    1        0     이      5   다   라  5     나다
## 70    2        1     이     NA <NA> <NA> NA     <NA>
## 71    1        1     이      5 <NA> <NA> NA     <NA>
## 72    1        1     이      4   다   라  4     가다
## 73    1        1     이      4   다   라  4 가나다라
## 74    2        1     임      5   다   라  5     나다
## 75    1        0     임     NA <NA> <NA> NA     <NA>
## 76    1        0     장      5   다   다  4   가다라
## 77    2        0     정      4   다   라  4     가다
## 78    1        0     정      4 <NA> <NA> NA     <NA>
## 79    1        0     조      3 <NA> <NA> NA     <NA>
## 80    4        0     조      4 <NA> <NA> NA     <NA>
## 81    3        1     조      5   다   라  5     나다
## 82    1        1     조      3 <NA> <NA> NA     <NA>
## 83    1        0     조      4   다   라  5     나다
## 84    1        1     최      4 <NA> <NA> NA     <NA>
## 85    2        1     한      4   다   라  5   가나다
## 86    1        1     한      4   다   라  4     가다
## 87    3        0     현      4   다   라  4     나다
## 88    2        0     홍      4   다   라  4     나다
## 89    1        0     홍      4 <NA> <NA> NA     <NA>
## 90    2        0     황      4   다   라  4   나다라
## 91    2        0     황      5   다   라  5   가나다
## 92    4       NA   <NA>     NA <NA> <NA> NA     <NA>
## 93    2       NA   <NA>     NA <NA> <NA> NA     <NA>
## 94    2       NA   <NA>     NA   다   다  4     가다
## 95    2       NA   <NA>     NA   다   라  4     가다
## 96    2       NA   <NA>     NA   다   라  5     나다
## 97    2       NA   <NA>     NA <NA> <NA> NA     <NA>
## 98    1       NA   <NA>     NA   다   라  5   가나다
names(class.join)
##  [1] "학과"       "학.직.번"   "이름"       "학년"       "E.Mail"     "핸드폰번호" "odd.even"   "f.name"     "before"     "X1"         "X2"         "X3"         "X4"
names(class.join)[12] <- "after"
names(class.join)[13] <- "sejong"
names(class.join)
##  [1] "학과"       "학.직.번"   "이름"       "학년"       "E.Mail"     "핸드폰번호" "odd.even"   "f.name"     "before"     "X1"         "X2"         "after"      "sejong"
class.join$diff <- class.join$after - class.join$before
table(class.join$diff, useNA="ifany")
## 
##   -2   -1    0    1 <NA> 
##    1    1   44   12   40
t.test(class.join$diff, alternative="greater")
## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  class.join$diff
## t = 2.2587, df = 57, p-value = 0.01387
## alternative hypothesis: true mean is greater than 0
## 95 percent confidence interval:
##  0.04030347        Inf
## sample estimates:
## mean of x 
## 0.1551724
table(class.join$sejong, useNA="ifany")
## 
##   가나다 가나다라     가다   가다라     나다   나다라       다     다라     <NA> 
##       14        5       19        1       23        2        2        1       31
class.join$sejong.tf <- factor(ifelse(class.join$sejong == "가나다", "Right", "Wrong"))
table(class.join$sejong.tf, useNA="ifany")
## 
## Right Wrong  <NA> 
##    14    53    31
options(digits=2)
prop.table(table(class.join$sejong.tf, useNA="ifany"))*100
## 
## Right Wrong  <NA> 
##    14    54    32
table(mail.com)
## mail.com
##    daum.net   gmail.com hanmail.net          NA    nate.com   naver.com outlook.com 
##           1           5          11           1          10          61           1
mail.df <- as.data.frame(table(mail.com, useNA="ifany"), stringsAsFactors=TRUE)
mail.df
##      mail.com Freq
## 1    daum.net    1
## 2   gmail.com    5
## 3 hanmail.net   11
## 4          NA    1
## 5    nate.com   10
## 6   naver.com   61
## 7 outlook.com    1
mail.df.order <- mail.df[order(mail.df$Freq, decreasing=TRUE), ]
mail.df.order
##      mail.com Freq
## 6   naver.com   61
## 3 hanmail.net   11
## 5    nate.com   10
## 2   gmail.com    5
## 1    daum.net    1
## 4          NA    1
## 7 outlook.com    1
table(class.join$f.name, useNA="ifany")
## 
##   강   구   권   금   김   남   노   박   방   변   서   신   심   양   엄   오   우   유   이   임   장   정   조   최   한   현   홍   황 <NA> 
##    2    1    4    1   20    1    1   11    2    1    3    5    1    1    2    3    1    1   12    2    1    2    5    1    2    1    2    2    7
f.name.df <- as.data.frame(table(class.join$f.name, useNA="ifany"), stringsAsFactors=TRUE)
f.name.df.order <- f.name.df[order(f.name.df$Freq, decreasing=TRUE),]
f.name.df.order
##    Var1 Freq
## 5    김   20
## 19   이   12
## 8    박   11
## 29 <NA>    7
## 12   신    5
## 23   조    5
## 3    권    4
## 11   서    3
## 16   오    3
## 1    강    2
## 9    방    2
## 15   엄    2
## 20   임    2
## 22   정    2
## 25   한    2
## 27   홍    2
## 28   황    2
## 2    구    1
## 4    금    1
## 6    남    1
## 7    노    1
## 10   변    1
## 13   심    1
## 14   양    1
## 17   우    1
## 18   유    1
## 21   장    1
## 24   최    1
## 26   현    1
save.image(file="class0906.rda")