Çalışma

Havuzlanmış Yatay Kesitler: Basit Panel Veri Yöntemleri

13.1 Zaman İçinde Kadınların Doğurganlık oranları

library(wooldridge)

## Warning: package 'wooldridge' was built under R version 4.2.3

library(rmarkdown)

## Warning: package 'rmarkdown' was built under R version 4.2.3

data("fertil1")
paged_table(fertil1)

tabloda year değişkenini görüyoruz. Her yıl için kids değişkeninin ortalama olarak nasıl değiştiğini gösterebiliriz. (Bunu merak ettiğiniz diğer değişkenler için de yapın.)

require(dplyr)

## Loading required package: dplyr

## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.2.3

## 
## Attaching package: 'dplyr'

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

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

Loading required package: dplyr

Attaching package: ‘dplyr’ The following objects are masked from ‘package:stats’:

filter, lag

The following objects are masked from ‘package:base’:

intersect, setdiff, setequal, union

fertil1 %>% 
  group_by(year) %>% 
  summarise("ortalama çocuk sayısı (kids)" = mean(kids))

## # A tibble: 7 × 2
##    year `ortalama çocuk sayısı (kids)`
##   <int>                          <dbl>
## 1    72                           3.03
## 2    74                           3.21
## 3    76                           2.80
## 4    78                           2.80
## 5    80                           2.82
## 6    82                           2.40
## 7    84                           2.24

diyelim ki bütün değişkenlerin yıllara göre ortalamasını görmek istiyorsunuz. across(everything() bu işlemi sizin için kolaylıkla yapacaktır.

require(dplyr)
fertil1 %>%
  group_by(year) %>%
  summarise(across(everything(), mean))

## # A tibble: 7 × 27
##    year  educ meduc feduc   age  kids  black  east northcen   west  farm
##   <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>    <dbl>  <dbl> <dbl>
## 1    72  12.2  8.33  8.90  44.9  3.03 0.0833 0.333    0.231 0.128  0.173
## 2    74  12.3  8.94  9.29  44.1  3.21 0.0578 0.237    0.353 0.110  0.208
## 3    76  12.2  8.25  8.99  43.5  2.80 0.0461 0.263    0.316 0.0855 0.237
## 4    78  12.6  9.07  9.80  43.4  2.80 0.0490 0.273    0.329 0.105  0.203
## 5    80  12.9  9.40  9.95  43.7  2.82 0.0704 0.141    0.394 0.155  0.218
## 6    82  13.2  9.56 10.2   43.2  2.40 0.199  0.231    0.290 0.0806 0.167
## 7    84  13.3 10.2  10.7   41.8  2.24 0.0678 0.260    0.333 0.102  0.192
## # ℹ 16 more variables: othrural <dbl>, town <dbl>, smcity <dbl>, y74 <dbl>,
## #   y76 <dbl>, y78 <dbl>, y80 <dbl>, y82 <dbl>, y84 <dbl>, agesq <dbl>,
## #   y74educ <dbl>, y76educ <dbl>, y78educ <dbl>, y80educ <dbl>, y82educ <dbl>,
## #   y84educ <dbl>

Diyelim ki, kids değişkeni için sadece ortalamaları değil yıllara göre standart sapmaları da görmek istiyorsunuz, bu durumda sd komutunu kullanabilirsiniz. Not: console’a help(“summarise”) yazarsanız, başka neleri bulabileceğiniz hakkında bilgi sahibi olabilirsiniz. R-studio’yu kullandıkça deneyimiziniz artacaktır.

require(dplyr)
fertil1 %>% 
  group_by(year) %>% 
  summarise("ortalama çocuk sayısı (kids)" = mean(kids), "stadandart sapma çocuk sayısı (kids)" = sd(kids) )

## # A tibble: 7 × 3
##    year `ortalama çocuk sayısı (kids)` `stadandart sapma çocuk sayısı (kids)`
##   <int>                          <dbl>                                  <dbl>
## 1    72                           3.03                                   1.83
## 2    74                           3.21                                   1.50
## 3    76                           2.80                                   1.66
## 4    78                           2.80                                   1.58
## 5    80                           2.82                                   1.58
## 6    82                           2.40                                   1.70
## 7    84                           2.24                                   1.51