Ch.5 과제

1. 엑셀파일의 해당 sheet 를 불러들여와 주세요.

library(readxl)
read_excel("C:/Users/kimminjun/OneDrive/문서/mlu.xls",sheet=2)->mlu

2. 문장 발화 갯수가 너무 적은 데이터는 수상해서 한번 살펴볼 필요가 있어요. 주어진 녹음 시간 동안 500 문장 이하를 말한 엄마가 몇명이나 되는지 찾아주세요.

sum(mlu$utterances_mlu<=500)

## [1] 5

3. 데이터 중에서 DurationTime 과 DurationSec 는 필요하지 않으니 이것들을 제외하고 데이터 프레임을 다시 만들어서 새로운 이름으로 저장해주세요.

new_mlu<-mlu[,-c(5,6)]
print(new_mlu)

## # A tibble: 35 × 6
##    File          age   utterances_mlu words_mlu Types_freq Token_freq
##    <chr>         <chr>          <dbl>     <dbl>      <dbl>      <dbl>
##  1 13_A0P04M.cha A0               566      1290        580       1346
##  2 21_A0P05M.cha A0               565      1602        737       1606
##  3 27_A0P06M.cha A0               470       813        378        832
##  4 28_A0P07M.cha A0               371       976        419        979
##  5 29_A0P08M.cha A0               802      2239        814       2253
##  6 2_A0P01M.cha  A0               563      1243        425       1263
##  7 30_A0P09F.cha A0               574      1705        828       1712
##  8 31_A0P10F.cha A0               539      1110        426       1124
##  9 35_A0P11M.cha A0               705      1847        622       1860
## 10 36_A0P12M.cha A0               752      2120       1014       2599
## # ℹ 25 more rows

4. 세그룹의 나이가 있는데 각 나이대 별로 평균 MLU를 알고 싶습니다. 이것은 두단계를 거쳐야 하겠죠? 먼저 지난번 숙제에서 한것처럼 words/utterance 해서 MLU 변수 칼럼을 추가해 주세요. 그 다음에 group_by 와 mean 함수가 돌아가는 사람은 dplyr 의 명령어를 이용하고 그렇지 않은 사람은 aggregate 를 이용해서 각 그룹별로 평균 MLU 를 구해주세요.

MLU<-new_mlu$words_mlu/new_mlu$utterances_mlu
new_mlu$MLU<-MLU
library(dplyr)

## 
## 다음의 패키지를 부착합니다: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

summerize_age<-new_mlu%>%group_by(age)%>%summarize(mean(MLU))
print(summerize_age)

## # A tibble: 3 × 2
##   age   `mean(MLU)`
##   <chr>       <dbl>
## 1 A0           2.50
## 2 A1           2.59
## 3 A2           2.99

5. 마지막으로 각 그룹별로 token/type 비율의 평균을 알고 싶어요. 4번에서처럼 token/type 을 나타내는 칼럼을 추가해서 dplyr 혹은 aggregate 를 이용해서 구해주세요. token/type 비율은 한 단어를 몇번이나 반복해서 쓰는지의 지표가 됩니다.

MLU2<-new_mlu$Token_freq/new_mlu$Types_freq
new_mlu$MLU2<-MLU2
summerize_repeat<-new_mlu%>%group_by(age)%>%summarize(mean(MLU2))
print(summerize_repeat)

## # A tibble: 3 × 2
##   age   `mean(MLU2)`
##   <chr>        <dbl>
## 1 A0            2.57
## 2 A1            2.74
## 3 A2            2.66