NV3.1

Mô tả file dữ liệu

File dữ liệu này sẽ cho ta biết dữ liệu về số lượng dân số theo độ tuổi của một số quốc gia từ 0 cho đến già hơn 100 tuổi vào năm 1950-2021

Mục tiêu nghiên cứu

  • Giải thích cho bộ dữ liệu.
  • Chọn ít nhất 5 quốc gia, 5 độ tuổi và tổng dân số để phân tích.
  • Giải thích cho dữ liệu đã chọn.
  • Mã hóa dữ liệu, lập bảng tần số
  • Phân tích dữ liệu theo quốc gia và theo thời gian: tính các đặc trưng đo lường theo quốc gia, theo nhóm quốc gia, theo năm, theo khoảng thời gian,…

Bắt đầu thực hiện

Gán file “population-and-demography” vào trong R

library(xlsx)

q <- read.xlsx("D:/T.LONG/population-and-demography (1).xlsx", sheetIndex = 1, header = 1) # đọc file excel và gán vào object q

Kiểm tra 1 số thông tin cơ bản của bộ dữ liệu

Cho biết độ dài của bộ dữ liệu


length(q)
## [1] 24

Độ dài của bộ dữ liệu còn có thể hiểu được là số cột của nó, ở đây ta thể thấy được bộ dữ liệu này có số cột là 24

Cho biết số hàng và số cột


dim(q)
## [1] 18288    24

Hàm lệnh dim này giống hàm length ở việc cho ra số cột của bộ dữ liệu tuy nhiên kèm thêm đó là số quan sát của bộ dữ liệu, ở đây ta có 18288 quan sát

Cho biết tên các cột


names(q)
##  [1] "Country"                                   
##  [2] "Year"                                      
##  [3] "Population"                                
##  [4] "Population.of.children.under.the.age.of.1" 
##  [5] "Population.of.children.under.the.age.of.5" 
##  [6] "Population.of.children.under.the.age.of.15"
##  [7] "Population.under.the.age.of.25"            
##  [8] "Population.aged.15.to.64.years"            
##  [9] "Population.older.than.15.years"            
## [10] "Population.older.than.18.years"            
## [11] "Population.at.age.1"                       
## [12] "Population.aged.1.to.4.years"              
## [13] "Population.aged.5.to.9.years"              
## [14] "Population.aged.10.to.14.years"            
## [15] "Population.aged.15.to.19.years"            
## [16] "Population.aged.20.to.29.years"            
## [17] "Population.aged.30.to.39.years"            
## [18] "Population.aged.40.to.49.years"            
## [19] "Population.aged.50.to.59.years"            
## [20] "Population.aged.60.to.69.years"            
## [21] "Population.aged.70.to.79.years"            
## [22] "Population.aged.80.to.89.years"            
## [23] "Population.aged.90.to.99.years"            
## [24] "Population.older.than.100.years"

Ở đây ta thấy được tên của từng cột của bảng dữ liệu. Giải thích như sau:

-Country: Tên quốc gia

-Year: Năm quan sát

  • Population: Tổng dân số
    • Population.of.children.under.the.age.of.1: Trẻ em có độ tuổi dưới 1
    • Population.of.children.under.the.age.of.5: Trẻ em có độ tuổi dưới 5
    • Population.of.children.under.the.age.of.15: Trẻ em có độ tuổi dưới 15
    • Population.under.the.age.of.25: Dân số có độ tuổi dưới 25
    • Population.aged.15.to.64.years: Dân số có độ tuổi từ 15 đến 64
    • Population.older.than.15.years: Dân số có độ tuổi lớn hơn 15
    • Population.older.than.18.years: Dân số có độ tuổi lớn hơn 18
    • Population.at.age.1: Dân số có độ tuổi là 1
    • Population.aged.1.to.4.years: Dân số có độ tuổi từ 1 đến 4
    • Population.aged.5.to.9.years: Dân số có độ tuổi từ 5 đến 9
    • Population.aged.10.to.14.years: Dân số có độ tuổi từ 10 đến 14
    • Population.aged.15.to.19.years: Dân số có độ tuổi từ 15 đến 19
    • Population.aged.20.to.29.years: Dân số có độ tuổi từ 20 đến 29
    • Population.aged.30.to.39.years: Dân số có độ tuổi từ 30 đến 39
    • Population.aged.40.to.49.years: Dân số có độ tuổi từ 40 đến 49
    • Population.aged.50.to.59.years: Dân số có độ tuổi từ 50 đến 59
    • Population.aged.60.to.69.years: Dân số có độ tuổi từ 60 đến 69
    • Population.aged.70.to.79.years: Dân số có độ tuổi từ 70 đến 79
    • Population.aged.80.to.89.years: Dân số có độ tuổi từ 80 đến 89
    • Population.aged.90.to.99.years: Dân số có độ tuổi từ 90 đến 99
    • Population.older.than.100.years: Dân số có độ tuổi lớn hơn 100

Dùng lệnh str để xem cấu trúc của dữ liệu như thế nào


str(q)
## 'data.frame':    18288 obs. of  24 variables:
##  $ Country                                   : chr  "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" ...
##  $ Year                                      : num  1950 1951 1952 1953 1954 ...
##  $ Population                                : num  7480464 7571542 7667534 7764549 7864289 ...
##  $ Population.of.children.under.the.age.of.1 : num  301735 299368 305393 311574 317584 ...
##  $ Population.of.children.under.the.age.of.5 : num  1248282 1246857 1248220 1254725 1267817 ...
##  $ Population.of.children.under.the.age.of.15: num  3068855 3105444 3145070 3186382 3231060 ...
##  $ Population.under.the.age.of.25            : num  4494349 4552138 4613604 4676232 4741371 ...
##  $ Population.aged.15.to.64.years            : num  4198587 4250002 4303436 4356242 4408474 ...
##  $ Population.older.than.15.years            : num  4411609 4466098 4522464 4578167 4633229 ...
##  $ Population.older.than.18.years            : num  3946595 3993640 4041439 4088379 4136116 ...
##  $ Population.at.age.1                       : num  258652 254304 252906 258717 264765 ...
##  $ Population.aged.1.to.4.years              : num  946547 947489 942827 943151 950233 ...
##  $ Population.aged.5.to.9.years              : num  966210 991791 1017993 1039950 1055592 ...
##  $ Population.aged.10.to.14.years            : num  854363 866796 878857 891707 907651 ...
##  $ Population.aged.15.to.19.years            : num  757113 768616 781411 794308 806216 ...
##  $ Population.aged.20.to.29.years            : num  1241348 1260904 1280288 1298803 1316768 ...
##  $ Population.aged.30.to.39.years            : num  909953 922765 935638 948321 961484 ...
##  $ Population.aged.40.to.49.years            : num  661807 667015 672491 678064 684153 ...
##  $ Population.aged.50.to.59.years            : num  467170 468881 470898 472969 475117 ...
##  $ Population.aged.60.to.69.years            : num  271905 273286 274852 276577 278210 ...
##  $ Population.aged.70.to.79.years            : num  92691 94358 96026 97705 99298 ...
##  $ Population.aged.80.to.89.years            : num  9499 10155 10721 11254 11793 ...
##  $ Population.aged.90.to.99.years            : num  123 118 139 166 190 210 233 255 277 307 ...
##  $ Population.older.than.100.years           : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...

Ở đây ta thấy được bộ dữ liệu là data frame với 18288 quan sát và 24 cột

Bảng này cũng cho ta 3 cột với cột thứ nhất chỉ tên cột thứ hai chỉ kiểu biến và thứ ba là các quan sát.

Một số giải thích:

“chr”: kí tự

“nu”: số thực

“int”: số nguyên

Ngoài ra, ta cũng có thể coi thêm 1 số thông tin khác với lệnh skim


library(skimr)
skim(q) 
Data summary
Name q
Number of rows 18288
Number of columns 24
_______________________
Column type frequency:
character 1
numeric 23
________________________
Group variables None

Variable type: character

skim_variable n_missing complete_rate min max empty n_unique whitespace
Country 0 1 4 59 0 254 0

Variable type: numeric

skim_variable n_missing complete_rate mean sd p0 p25 p50 p75 p100 hist
Year 0 1 1985.50 20.78 1950 1967.75 1985.5 2003.25 2021 ▇▇▇▇▇
Population 0 1 126470436.62 588851230.77 1363 291591.50 3833997.5 16785463.50 7909295000 ▇▁▁▁▁
Population.of.children.under.the.age.of.1 0 1 3133496.86 14167006.03 25 6663.75 88352.0 463000.50 139783730 ▇▁▁▁▁
Population.of.children.under.the.age.of.5 0 1 14825709.57 67384368.62 136 31995.25 423784.5 2160046.50 690360700 ▇▁▁▁▁
Population.of.children.under.the.age.of.15 0 1 41095227.11 188416973.54 416 89541.50 1186121.5 5905944.75 2015023400 ▇▁▁▁▁
Population.under.the.age.of.25 0 1 63762600.31 294251869.66 623 139541.50 1843099.5 9025129.75 3239281000 ▇▁▁▁▁
Population.aged.15.to.64.years 0 1 77429505.08 367651914.71 748 170263.50 2246772.0 9641250.00 5132999000 ▇▁▁▁▁
Population.older.than.15.years 0 1 85372101.76 404866940.61 849 186716.00 2482104.0 10354345.50 5893678600 ▇▁▁▁▁
Population.older.than.18.years 0 1 78196242.04 372017010.49 752 166417.50 2238130.5 9239904.00 5516283000 ▇▁▁▁▁
Population.at.age.1 0 1 3011212.81 13661998.41 26 6473.75 85824.0 440787.50 138478740 ▇▁▁▁▁
Population.aged.1.to.4.years 0 1 11692212.72 53238243.89 101 25269.25 334454.0 1697850.75 550970400 ▇▁▁▁▁
Population.aged.5.to.9.years 0 1 13598575.21 62534310.11 138 29406.25 392220.5 1947260.75 683611800 ▇▁▁▁▁
Population.aged.10.to.14.years 0 1 12670942.28 58775457.46 73 27879.50 363895.5 1796754.00 659934300 ▇▁▁▁▁
Population.aged.15.to.19.years 0 1 11782258.92 55126036.18 110 26296.50 336969.5 1626210.75 623576060 ▇▁▁▁▁
Population.aged.20.to.29.years 0 1 20872880.04 98860990.50 158 45050.75 609723.5 2758738.50 1210493200 ▇▁▁▁▁
Population.aged.30.to.39.years 0 1 17158704.11 82404600.95 137 36608.25 486290.5 2113149.00 1165207300 ▇▁▁▁▁
Population.aged.40.to.49.years 0 1 13622138.99 66008221.21 119 27440.25 364712.5 1556334.00 976407200 ▇▁▁▁▁
Population.aged.50.to.59.years 0 1 10177069.11 49288480.77 95 19649.75 264781.5 1203386.00 851356900 ▇▁▁▁▁
Population.aged.60.to.69.years 0 1 6801756.84 32712918.99 64 12603.00 168417.5 845242.75 598067140 ▇▁▁▁▁
Population.aged.70.to.79.years 0 1 3618710.03 17491538.61 31 6221.00 81824.0 436710.00 330491170 ▇▁▁▁▁
Population.aged.80.to.89.years 0 1 1195799.30 6238308.33 6 1818.75 20269.5 133380.50 131835590 ▇▁▁▁▁
Population.aged.90.to.99.years 0 1 142784.38 853350.39 0 154.75 1468.5 12499.00 22223974 ▇▁▁▁▁
Population.older.than.100.years 0 1 3107.72 20951.57 0 0.00 13.0 163.00 593166 ▇▁▁▁▁

Ngoài những thông tin đã biết, lệnh skim còn cho 1 số thông tin khác như:

  • Không có dữ liệu bị miss

    • Chuỗi ký tự ngắn nhất trên 1 ô dữ liệu là 4

    • Chuỗi ký tự dài nhất trên 1 ô dữ liệu là 59

    • Có 254 giá trị duy nhất, có nghĩa là dataset này thống kê dữ liệu dựa trên 254 quốc gia riêng biệt

  • Với các biến dữ liệu số, ta có thể xem được các giá trị như sau:

    • n_missing: số ô dữ liệu bị miss ( 0 )

    • complete_rate: tỷ lệ ô có dữ liệu ( 1 )

    • mean: trung bình

    • sd: độ lệch chuẩn là đại lượng để đo lường mức độ phân tán của dữ liệu

    • p0: giá trị nhỏ nhất

    • p25: Phân vị thứ nhất cho biết có 25% giá trị nằm dưới và 75% giá trị nằm trên p25

    • p50: Phân vị thứ hai cũng chính là trung vị, cho biết 50% giá trị nằm dưới và 50% giá trị nằm trên p50

    • p75: phân vị thứ ba cho biết có 75% giá trị nằm dưới và 25% giá trị nằm trên p75

    • p100: giá trị lớn nhất

    • hist: biểu đồ Histogram

Chọn 5 quốc gia, độ tuổi và tổng dân số để phân tích

Ta chọn 5 quốc gia:

Dominica

Jamaica

Puerto Rico

Vietnam

Zimbabwe

5 độ tuổi:

Population.aged.15.to.19.years: Dân số có độ tuổi từ 15 đến 19

Population.aged.20.to.29.years: Dân số có độ tuổi từ 20 đến 29

Population.aged.30.to.39.years: Dân số có độ tuổi từ 30 đến 39

Population.aged.40.to.49.years: Dân số có độ tuổi từ 40 đến 49

Population.aged.50.to.59.years: Dân số có độ tuổi từ 50 đến 59

Dominica


Là một đảo quốc và là quốc gia không có biên giới trong vùng biển Caribe, phía cực nam Quần đảo Leeward.

Đầu tiên ta kiểm tra những thông tin cơ bản của quốc gia này

Ta xem có bao nhiêu quan sát của Dominica trong bộ dữ liệu:


Do <- q
Do1 <- ifelse(Do$Country == 'Dominica', 'Dominica', 'Nước khác')
table(Do1)
## Do1
##  Dominica Nước khác 
##        72     18216

Ta thấy có 72 quan sát của Dominica

library(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
Do2 <- q %>% filter(Country=='Dominica') %>% select(Country,Year,Population,Population.aged.20.to.29.years,Population.aged.15.to.19.years,Population.aged.30.to.39.years,Population.aged.40.to.49.years,Population.aged.50.to.59.years)
Do2
##     Country Year Population Population.aged.20.to.29.years
## 1  Dominica 1950      50208                           6887
## 2  Dominica 1951      50384                           6740
## 3  Dominica 1952      50567                           6619
## 4  Dominica 1953      50834                           6545
## 5  Dominica 1954      51234                           6542
## 6  Dominica 1955      51918                           6693
## 7  Dominica 1956      52974                           6977
## 8  Dominica 1957      54337                           7293
## 9  Dominica 1958      55992                           7597
## 10 Dominica 1959      57839                           7850
## 11 Dominica 1960      59396                           7995
## 12 Dominica 1961      60416                           8024
## 13 Dominica 1962      61244                           7983
## 14 Dominica 1963      62051                           7906
## 15 Dominica 1964      62863                           7815
## 16 Dominica 1965      63756                           7735
## 17 Dominica 1966      64740                           7692
## 18 Dominica 1967      65781                           7708
## 19 Dominica 1968      66883                           7772
## 20 Dominica 1969      68025                           7888
## 21 Dominica 1970      68913                           8143
## 22 Dominica 1971      69446                           8519
## 23 Dominica 1972      69890                           8905
## 24 Dominica 1973      70352                           9268
## 25 Dominica 1974      70840                           9615
## 26 Dominica 1975      71319                           9945
## 27 Dominica 1976      71766                          10265
## 28 Dominica 1977      72161                          10579
## 29 Dominica 1978      72498                          10891
## 30 Dominica 1979      72788                          11214
## 31 Dominica 1980      73000                          11543
## 32 Dominica 1981      72949                          11936
## 33 Dominica 1982      72650                          12368
## 34 Dominica 1983      72290                          12740
## 35 Dominica 1984      71957                          13048
## 36 Dominica 1985      71613                          13270
## 37 Dominica 1986      71233                          13400
## 38 Dominica 1987      70824                          13436
## 39 Dominica 1988      70408                          13350
## 40 Dominica 1989      69996                          13116
## 41 Dominica 1990      69501                          12791
## 42 Dominica 1991      69170                          12666
## 43 Dominica 1992      69135                          12832
## 44 Dominica 1993      69196                          12960
## 45 Dominica 1994      69219                          12869
## 46 Dominica 1995      69224                          12592
## 47 Dominica 1996      69182                          12183
## 48 Dominica 1997      69096                          11682
## 49 Dominica 1998      68957                          11112
## 50 Dominica 1999      68713                          10502
## 51 Dominica 2000      68365                           9910
## 52 Dominica 2001      68171                           9526
## 53 Dominica 2002      68281                           9467
## 54 Dominica 2003      68457                           9586
## 55 Dominica 2004      68591                           9766
## 56 Dominica 2005      68686                           9972
## 57 Dominica 2006      68761                          10183
## 58 Dominica 2007      68789                          10360
## 59 Dominica 2008      68794                          10498
## 60 Dominica 2009      68805                          10595
## 61 Dominica 2010      68775                          10640
## 62 Dominica 2011      68758                          10784
## 63 Dominica 2012      68908                          11078
## 64 Dominica 2013      68839                          11256
## 65 Dominica 2014      69388                          11707
## 66 Dominica 2015      70027                          12156
## 67 Dominica 2016      70098                          12286
## 68 Dominica 2017      70422                          12502
## 69 Dominica 2018      70840                          12679
## 70 Dominica 2019      71446                          12867
## 71 Dominica 2020      72011                          13012
## 72 Dominica 2021      72435                          13014
##    Population.aged.15.to.19.years Population.aged.30.to.39.years
## 1                            4347                           5864
## 2                            4514                           5962
## 3                            4723                           6022
## 4                            4955                           6046
## 5                            5185                           6029
## 6                            5364                           5954
## 7                            5457                           5831
## 8                            5474                           5700
## 9                            5437                           5592
## 10                           5367                           5532
## 11                           5336                           5521
## 12                           5390                           5544
## 13                           5502                           5582
## 14                           5641                           5629
## 15                           5793                           5677
## 16                           5940                           5710
## 17                           6069                           5712
## 18                           6200                           5663
## 19                           6355                           5555
## 20                           6565                           5376
## 21                           6834                           5227
## 22                           7140                           5182
## 23                           7458                           5192
## 24                           7772                           5239
## 25                           8066                           5327
## 26                           8320                           5459
## 27                           8530                           5622
## 28                           8712                           5798
## 29                           8872                           5966
## 30                           9027                           6106
## 31                           9203                           6219
## 32                           9351                           6337
## 33                           9423                           6514
## 34                           9414                           6728
## 35                           9312                           6959
## 36                           9123                           7208
## 37                           8886                           7444
## 38                           8626                           7637
## 39                           8355                           7815
## 40                           8059                           8002
## 41                           7677                           8178
## 42                           7226                           8380
## 43                           6763                           8614
## 44                           6338                           8889
## 45                           6016                           9220
## 46                           5831                           9559
## 47                           5777                           9857
## 48                           5834                          10113
## 49                           5981                          10306
## 50                           6173                          10422
## 51                           6366                          10473
## 52                           6507                          10492
## 53                           6539                          10502
## 54                           6457                          10481
## 55                           6329                          10398
## 56                           6212                          10237
## 57                           6159                          10007
## 58                           6184                           9737
## 59                           6255                           9451
## 60                           6313                           9183
## 61                           6317                           8963
## 62                           6273                           8828
## 63                           6207                           8813
## 64                           6006                           8844
## 65                           6038                           9039
## 66                           6116                           9299
## 67                           5990                           9512
## 68                           5947                           9784
## 69                           5891                          10081
## 70                           5857                          10403
## 71                           5779                          10720
## 72                           5647                          11032
##    Population.aged.40.to.49.years Population.aged.50.to.59.years
## 1                            3633                           2600
## 2                            3712                           2617
## 3                            3793                           2645
## 4                            3895                           2687
## 5                            4024                           2732
## 6                            4253                           2857
## 7                            4546                           3068
## 8                            4795                           3297
## 9                            4963                           3552
## 10                           5044                           3825
## 11                           5064                           4039
## 12                           5069                           4151
## 13                           5078                           4220
## 14                           5083                           4270
## 15                           5077                           4301
## 16                           5052                           4318
## 17                           5014                           4341
## 18                           4961                           4364
## 19                           4903                           4391
## 20                           4846                           4423
## 21                           4805                           4469
## 22                           4797                           4514
## 23                           4809                           4542
## 24                           4827                           4548
## 25                           4850                           4529
## 26                           4867                           4492
## 27                           4864                           4448
## 28                           4844                           4397
## 29                           4817                           4359
## 30                           4784                           4342
## 31                           4755                           4335
## 32                           4744                           4350
## 33                           4759                           4389
## 34                           4792                           4417
## 35                           4830                           4441
## 36                           4865                           4453
## 37                           4915                           4442
## 38                           4993                           4425
## 39                           5069                           4394
## 40                           5158                           4348
## 41                           5262                           4267
## 42                           5357                           4225
## 43                           5487                           4284
## 44                           5668                           4365
## 45                           5873                           4412
## 46                           6096                           4446
## 47                           6322                           4502
## 48                           6540                           4575
## 49                           6792                           4652
## 50                           7079                           4738
## 51                           7368                           4843
## 52                           7655                           4962
## 53                           7944                           5118
## 54                           8221                           5303
## 55                           8488                           5490
## 56                           8743                           5689
## 57                           8972                           5900
## 58                           9174                           6118
## 59                           9344                           6345
## 60                           9482                           6594
## 61                           9598                           6844
## 62                           9709                           7085
## 63                           9823                           7320
## 64                           9854                           7552
## 65                           9880                           7778
## 66                           9830                           8023
## 67                           9638                           8281
## 68                           9453                           8506
## 69                           9264                           8718
## 70                           9100                           8906
## 71                           8966                           9083
## 72                           8876                           9244

Ở bảng trên ta thấy được các thông tin về các nhóm tuổi và các năm tương ứng mà chúng ta đã chọn ra để phân tích ở trên của Dominica

Jamaica

Jamaica (là một quốc đảo, có chiều dài 234 kilômét (145 dặm) và chiều rộng 80 kilômét (50 dặm) với diện tích 11.100 km² Đầu tiên ta kiểm tra những thông tin cơ bản của quốc gia này

Ta xem có bao nhiêu quan sát của Jamaica trong bộ dữ liệu:


Ja <- q
Ja1 <- ifelse(Ja$Country == 'Jamaica', 'Jamaica', 'Nước khác')
table(Ja1)
## Ja1
##   Jamaica Nước khác 
##        72     18216

Ta thấy có 72 quan sát của Jamaica

library(dplyr)

Ja2 <- q %>% filter(Country=='Jamaica') %>% select(Country,Year,Population,Population.aged.20.to.29.years,Population.aged.15.to.19.years,Population.aged.30.to.39.years,Population.aged.40.to.49.years,Population.aged.50.to.59.years)
Ja2
##    Country Year Population Population.aged.20.to.29.years
## 1  Jamaica 1950    1407472                         232256
## 2  Jamaica 1951    1448405                         240461
## 3  Jamaica 1952    1482284                         246274
## 4  Jamaica 1953    1509999                         249601
## 5  Jamaica 1954    1533225                         250174
## 6  Jamaica 1955    1552891                         248169
## 7  Jamaica 1956    1570058                         244265
## 8  Jamaica 1957    1586415                         239227
## 9  Jamaica 1958    1603780                         233818
## 10 Jamaica 1959    1622048                         228594
## 11 Jamaica 1960    1642331                         225722
## 12 Jamaica 1961    1663763                         225145
## 13 Jamaica 1962    1683763                         224917
## 14 Jamaica 1963    1703872                         225268
## 15 Jamaica 1964    1725189                         226533
## 16 Jamaica 1965    1746983                         228570
## 17 Jamaica 1966    1768803                         231001
## 18 Jamaica 1967    1790590                         233607
## 19 Jamaica 1968    1812219                         236004
## 20 Jamaica 1969    1834620                         237416
## 21 Jamaica 1970    1859094                         239752
## 22 Jamaica 1971    1886154                         244576
## 23 Jamaica 1972    1915306                         250137
## 24 Jamaica 1973    1945324                         256155
## 25 Jamaica 1974    1974883                         263302
## 26 Jamaica 1975    2003102                         271565
## 27 Jamaica 1976    2029490                         281119
## 28 Jamaica 1977    2054929                         292360
## 29 Jamaica 1978    2080487                         305881
## 30 Jamaica 1979    2106939                         321820
## 31 Jamaica 1980    2135548                         339415
## 32 Jamaica 1981    2166671                         356323
## 33 Jamaica 1982    2199604                         371556
## 34 Jamaica 1983    2232789                         385949
## 35 Jamaica 1984    2264104                         399579
## 36 Jamaica 1985    2292036                         412041
## 37 Jamaica 1986    2315874                         422642
## 38 Jamaica 1987    2336242                         431088
## 39 Jamaica 1988    2354813                         437138
## 40 Jamaica 1989    2373368                         441801
## 41 Jamaica 1990    2392035                         444566
## 42 Jamaica 1991    2411869                         446741
## 43 Jamaica 1992    2434580                         449913
## 44 Jamaica 1993    2459064                         452299
## 45 Jamaica 1994    2484186                         453191
## 46 Jamaica 1995    2509369                         452888
## 47 Jamaica 1996    2532895                         451727
## 48 Jamaica 1997    2554952                         450769
## 49 Jamaica 1998    2576569                         451038
## 50 Jamaica 1999    2596276                         452409
## 51 Jamaica 2000    2612203                         455230
## 52 Jamaica 2001    2625410                         459227
## 53 Jamaica 2002    2638248                         464035
## 54 Jamaica 2003    2651034                         469950
## 55 Jamaica 2004    2664027                         477013
## 56 Jamaica 2005    2676868                         484969
## 57 Jamaica 2006    2689658                         493687
## 58 Jamaica 2007    2701222                         502117
## 59 Jamaica 2008    2711378                         509417
## 60 Jamaica 2009    2722405                         515868
## 61 Jamaica 2010    2733904                         520489
## 62 Jamaica 2011    2746169                         524276
## 63 Jamaica 2012    2759819                         528964
## 64 Jamaica 2013    2773134                         533741
## 65 Jamaica 2014    2784542                         537836
## 66 Jamaica 2015    2794455                         540703
## 67 Jamaica 2016    2802699                         540721
## 68 Jamaica 2017    2808388                         538516
## 69 Jamaica 2018    2811842                         535689
## 70 Jamaica 2019    2813776                         531000
## 71 Jamaica 2020    2820438                         525656
## 72 Jamaica 2021    2827701                         518812
##    Population.aged.15.to.19.years Population.aged.30.to.39.years
## 1                          144263                         203900
## 2                          147094                         208137
## 3                          147400                         209671
## 4                          146193                         208888
## 5                          144900                         206422
## 6                          144231                         202744
## 7                          144338                         197983
## 8                          145460                         192306
## 9                          147516                         186181
## 10                         150128                         180162
## 11                         152314                         175634
## 12                         153611                         172819
## 13                         154256                         170724
## 14                         154161                         169073
## 15                         152847                         167296
## 16                         152237                         165152
## 17                         154010                         162895
## 18                         156899                         160760
## 19                         161165                         158975
## 20                         168329                         157806
## 21                         176759                         157578
## 22                         183950                         159185
## 23                         191623                         162367
## 24                         201078                         166316
## 25                         210475                         171378
## 26                         220268                         177403
## 27                         229264                         183947
## 28                         234909                         190634
## 29                         238433                         196859
## 30                         242154                         201569
## 31                         245393                         206306
## 32                         248725                         212589
## 33                         254032                         218958
## 34                         259670                         224807
## 35                         263713                         230782
## 36                         265417                         237370
## 37                         265350                         244767
## 38                         264026                         253482
## 39                         261868                         264249
## 40                         259235                         277229
## 41                         256500                         291633
## 42                         253351                         305160
## 43                         251307                         316090
## 44                         251468                         325743
## 45                         253029                         335518
## 46                         256172                         345263
## 47                         260993                         354512
## 48                         266372                         362800
## 49                         271524                         369342
## 50                         276556                         374580
## 51                         280999                         377714
## 52                         284586                         379941
## 53                         287323                         383660
## 54                         289070                         387170
## 55                         289792                         388995
## 56                         288737                         389430
## 57                         287098                         388804
## 58                         286750                         388247
## 59                         287365                         388911
## 60                         288515                         390863
## 61                         290542                         394643
## 62                         290668                         400056
## 63                         287588                         406706
## 64                         283158                         414695
## 65                         276560                         423894
## 66                         266545                         433980
## 67                         256129                         444781
## 68                         247192                         455260
## 69                         238584                         464539
## 70                         232002                         472696
## 71                         229435                         479828
## 72                         229360                         486223
##    Population.aged.40.to.49.years Population.aged.50.to.59.years
## 1                          150528                          90402
## 2                          155729                          95430
## 3                          160076                         100601
## 4                          163633                         105661
## 5                          166503                         110237
## 6                          168709                         114157
## 7                          170312                         117474
## 8                          171551                         120248
## 9                          172314                         122677
## 10                         172080                         125000
## 11                         170861                         127273
## 12                         168787                         129381
## 13                         165730                         131305
## 14                         162017                         133105
## 15                         158125                         134810
## 16                         154292                         136322
## 17                         150456                         137644
## 18                         146488                         138868
## 19                         142550                         139730
## 20                         139061                         139817
## 21                         136247                         139042
## 22                         134907                         137756
## 23                         135102                         135970
## 24                         135847                         133684
## 25                         136580                         131322
## 26                         137112                         129116
## 27                         137677                         127013
## 28                         138474                         124895
## 29                         139671                         122894
## 30                         141415                         121363
## 31                         143871                         120434
## 32                         146927                         120204
## 33                         150413                         120752
## 34                         154248                         121690
## 35                         158659                         122409
## 36                         163683                         122773
## 37                         168881                         123002
## 38                         173953                         123312
## 39                         178415                         123912
## 40                         181280                         124971
## 41                         184070                         126665
## 42                         188244                         128843
## 43                         192030                         131283
## 44                         195392                         134178
## 45                         199545                         137923
## 46                         204705                         142414
## 47                         211185                         147248
## 48                         219383                         152062
## 49                         229757                         156256
## 50                         242179                         158805
## 51                         255735                         161141
## 52                         268131                         164648
## 53                         278540                         167979
## 54                         288384                         171196
## 55                         298254                         175163
## 56                         307997                         180095
## 57                         317173                         186259
## 58                         325370                         194054
## 59                         331914                         203936
## 60                         337339                         215782
## 61                         340960                         228868
## 62                         343969                         241095
## 63                         348643                         251579
## 64                         353242                         261590
## 65                         356234                         271605
## 66                         357800                         281370
## 67                         358255                         290432
## 68                         358751                         298466
## 69                         360405                         304886
## 70                         363197                         310137
## 71                         368053                         313779
## 72                         374404                         316631

Ở bảng trên ta thấy được các thông tin về các nhóm tuổi và các năm tương ứng mà chúng ta đã chọn ra để phân tích ở trên của Jamaica

Puerto Rico

Puerto Rico nằm trên đường giáp ranh giữa hai địa mảng lớn là địa mảng Bắc Mỹ và địa mảng Caribbean

Đầu tiên ta kiểm tra những thông tin cơ bản của quốc gia này

Ta xem có bao nhiêu quan sát của Puerto Rico trong bộ dữ liệu:


Pu <- q
Pu1 <- ifelse(Pu$Country == 'Puerto Rico', 'Puerto Rico', 'Nước khác')
table(Pu1)
## Pu1
##   Nước khác Puerto Rico 
##       18216          72

Ta thấy có 72 quan sát của Puerto Rico

library(dplyr)

Pu2 <- q %>% filter(Country=='Puerto Rico') %>% select(Country,Year,Population,Population.aged.20.to.29.years,Population.aged.15.to.19.years,Population.aged.30.to.39.years,Population.aged.40.to.49.years,Population.aged.50.to.59.years)
Pu2
##        Country Year Population Population.aged.20.to.29.years
## 1  Puerto Rico 1950    2229747                         354546
## 2  Puerto Rico 1951    2250412                         353188
## 3  Puerto Rico 1952    2269210                         351355
## 4  Puerto Rico 1953    2284819                         347049
## 5  Puerto Rico 1954    2298020                         340924
## 6  Puerto Rico 1955    2309785                         334534
## 7  Puerto Rico 1956    2320575                         328371
## 8  Puerto Rico 1957    2329617                         322005
## 9  Puerto Rico 1958    2336800                         315641
## 10 Puerto Rico 1959    2343695                         309978
## 11 Puerto Rico 1960    2365078                         312324
## 12 Puerto Rico 1961    2404222                         324947
## 13 Puerto Rico 1962    2446295                         340832
## 14 Puerto Rico 1963    2486864                         356690
## 15 Puerto Rico 1964    2526157                         371247
## 16 Puerto Rico 1965    2564282                         384002
## 17 Puerto Rico 1966    2601200                         394790
## 18 Puerto Rico 1967    2636742                         403116
## 19 Puerto Rico 1968    2670535                         408680
## 20 Puerto Rico 1969    2701799                         411977
## 21 Puerto Rico 1970    2737624                         420587
## 22 Puerto Rico 1971    2782015                         437012
## 23 Puerto Rico 1972    2829188                         454203
## 24 Puerto Rico 1973    2876680                         469432
## 25 Puerto Rico 1974    2924359                         482423
## 26 Puerto Rico 1975    2972272                         492668
## 27 Puerto Rico 1976    3020463                         499669
## 28 Puerto Rico 1977    3068873                         503587
## 29 Puerto Rico 1978    3117176                         505639
## 30 Puerto Rico 1979    3166209                         505242
## 31 Puerto Rico 1980    3214573                         508775
## 32 Puerto Rico 1981    3259448                         520075
## 33 Puerto Rico 1982    3301072                         533355
## 34 Puerto Rico 1983    3339378                         546305
## 35 Puerto Rico 1984    3374438                         557119
## 36 Puerto Rico 1985    3406278                         564493
## 37 Puerto Rico 1986    3434975                         567800
## 38 Puerto Rico 1987    3461929                         567172
## 39 Puerto Rico 1988    3487969                         565645
## 40 Puerto Rico 1989    3513738                         562458
## 41 Puerto Rico 1990    3543785                         562035
## 42 Puerto Rico 1991    3578449                         568582
## 43 Puerto Rico 1992    3612634                         575139
## 44 Puerto Rico 1993    3645019                         577740
## 45 Puerto Rico 1994    3675747                         576341
## 46 Puerto Rico 1995    3704948                         573281
## 47 Puerto Rico 1996    3732817                         571351
## 48 Puerto Rico 1997    3759526                         571359
## 49 Puerto Rico 1998    3785240                         572510
## 50 Puerto Rico 1999    3810114                         573607
## 51 Puerto Rico 2000    3827104                         573365
## 52 Puerto Rico 2001    3832138                         571718
## 53 Puerto Rico 2002    3830775                         569074
## 54 Puerto Rico 2003    3825629                         565201
## 55 Puerto Rico 2004    3817033                         559376
## 56 Puerto Rico 2005    3805560                         550664
## 57 Puerto Rico 2006    3791559                         539636
## 58 Puerto Rico 2007    3775446                         527972
## 59 Puerto Rico 2008    3757617                         517629
## 60 Puerto Rico 2009    3738934                         509758
## 61 Puerto Rico 2010    3717920                         503604
## 62 Puerto Rico 2011    3691615                         497231
## 63 Puerto Rico 2012    3657989                         489602
## 64 Puerto Rico 2013    3615028                         480349
## 65 Puerto Rico 2014    3560008                         468149
## 66 Puerto Rico 2015    3497335                         453771
## 67 Puerto Rico 2016    3432745                         438486
## 68 Puerto Rico 2017    3366407                         422395
## 69 Puerto Rico 2018    3319269                         413218
## 70 Puerto Rico 2019    3292888                         410113
## 71 Puerto Rico 2020    3271570                         406709
## 72 Puerto Rico 2021    3256030                         403674
##    Population.aged.15.to.19.years Population.aged.30.to.39.years
## 1                          217545                         262008
## 2                          216783                         263132
## 3                          217074                         265154
## 4                          218019                         267136
## 5                          219359                         268763
## 6                          220620                         269745
## 7                          222485                         269978
## 8                          226513                         269012
## 9                          233495                         266121
## 10                         242939                         260944
## 11                         253850                         256943
## 12                         264274                         256571
## 13                         271771                         257982
## 14                         275555                         260673
## 15                         276483                         264826
## 16                         275818                         270031
## 17                         274795                         275869
## 18                         275017                         282089
## 19                         277646                         288386
## 20                         282809                         294424
## 21                         289055                         300857
## 22                         294400                         308717
## 23                         298313                         317988
## 24                         300900                         328710
## 25                         302378                         340762
## 26                         303629                         353473
## 27                         305100                         367305
## 28                         308108                         382983
## 29                         314499                         398292
## 30                         323661                         412477
## 31                         331384                         425214
## 32                         334690                         434881
## 33                         332985                         442943
## 34                         327362                         450777
## 35                         320626                         458297
## 36                         315387                         465640
## 37                         313656                         472432
## 38                         315226                         477419
## 39                         318534                         481921
## 40                         322804                         487049
## 41                         324796                         492351
## 42                         322631                         497997
## 43                         320583                         504253
## 44                         320348                         511618
## 45                         321436                         519476
## 46                         322566                         526822
## 47                         321735                         531942
## 48                         319007                         534273
## 49                         315475                         535198
## 50                         311599                         535113
## 51                         306086                         533472
## 52                         298770                         531073
## 53                         291593                         527814
## 54                         286199                         521922
## 55                         283594                         514194
## 56                         283700                         507538
## 57                         285294                         503275
## 58                         287005                         500396
## 59                         287640                         497355
## 60                         286057                         492940
## 61                         281423                         488002
## 62                         274628                         482679
## 63                         266802                         475732
## 64                         257983                         466723
## 65                         247861                         454635
## 66                         236810                         440019
## 67                         225403                         424161
## 68                         213573                         407867
## 69                         204202                         395663
## 70                         197330                         388239
## 71                         190961                         382633
## 72                         185373                         378713
##    Population.aged.40.to.49.years Population.aged.50.to.59.years
## 1                          174778                         118295
## 2                          179540                         121255
## 3                          185119                         124512
## 4                          190890                         127429
## 5                          196440                         129948
## 6                          201340                         132119
## 7                          205468                         134073
## 8                          208884                         136098
## 9                          211662                         138549
## 10                         213808                         141503
## 11                         216437                         146178
## 12                         219759                         153098
## 13                         222570                         160882
## 14                         224769                         168503
## 15                         226760                         175366
## 16                         228906                         181253
## 17                         231342                         186108
## 18                         234084                         189856
## 19                         237281                         192485
## 20                         241167                         194121
## 21                         246385                         196483
## 22                         252529                         200700
## 23                         258524                         205877
## 24                         263998                         211434
## 25                         268929                         216952
## 26                         274385                         222499
## 27                         280645                         228579
## 28                         287024                         234883
## 29                         294105                         240573
## 30                         302990                         245201
## 31                         311676                         249383
## 32                         319763                         253864
## 33                         328838                         258820
## 34                         338896                         263456
## 35                         350018                         267354
## 36                         360788                         272407
## 37                         372309                         278824
## 38                         386292                         284206
## 39                         399592                         288689
## 40                         411148                         295594
## 41                         422628                         303916
## 42                         433382                         311934
## 43                         442507                         321389
## 44                         450772                         332024
## 45                         458631                         343591
## 46                         465442                         355190
## 47                         471188                         367038
## 48                         475732                         380551
## 49                         480222                         393441
## 50                         484852                         405872
## 51                         489365                         418527
## 52                         494093                         428120
## 53                         497996                         435655
## 54                         501545                         443137
## 55                         504997                         449889
## 56                         506900                         454790
## 57                         505977                         457696
## 58                         502725                         459484
## 59                         498464                         460729
## 60                         493841                         462211
## 61                         489765                         464466
## 62                         485959                         467420
## 63                         480878                         470492
## 64                         473927                         473557
## 65                         465471                         476276
## 66                         456746                         477937
## 67                         448962                         477959
## 68                         442449                         476252
## 69                         438076                         472699
## 70                         435107                         468011
## 71                         431698                         463152
## 72                         427758                         458120

Ở bảng trên ta thấy được các thông tin về các nhóm tuổi và các năm tương ứng mà chúng ta đã chọn ra để phân tích ở trên của Puerto Rico

Vietnam

Việt Nam, quốc hiệu là Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam, là một quốc gia nằm ở cực Đông của bán đảo Đông Dương thuộc khu vực Đông Nam Á, giáp với Lào, Campuchia, Trung Quốc, biển Đông và vịnh Thái Lan.

Đầu tiên ta kiểm tra những thông tin cơ bản của quốc gia này

Ta xem có bao nhiêu quan sát của Vietnam trong bộ dữ liệu:


Vie <- q
Vie1 <- ifelse(Vie$Country == 'Vietnam', 'Vietnam', 'Nước khác')
table(Vie1)
## Vie1
## Nước khác   Vietnam 
##     18216        72

Ta thấy có 72 quan sát của Vietnam

library(dplyr)

Vie2 <- q %>% filter(Country=='Vietnam') %>% select(Country,Year,Population,Population.aged.20.to.29.years,Population.aged.15.to.19.years,Population.aged.30.to.39.years,Population.aged.40.to.49.years,Population.aged.50.to.59.years)
Vie2
##    Country Year Population Population.aged.20.to.29.years
## 1  Vietnam 1950   25109200                        4228608
## 2  Vietnam 1951   25627542                        4284578
## 3  Vietnam 1952   26189598                        4347634
## 4  Vietnam 1953   26820860                        4413656
## 5  Vietnam 1954   27507460                        4478421
## 6  Vietnam 1955   28263032                        4537822
## 7  Vietnam 1956   29035684                        4589387
## 8  Vietnam 1957   29884094                        4633013
## 9  Vietnam 1958   30804086                        4665492
## 10 Vietnam 1959   31750430                        4680875
## 11 Vietnam 1960   32718462                        4679971
## 12 Vietnam 1961   33621980                        4663310
## 13 Vietnam 1962   34533890                        4630429
## 14 Vietnam 1963   35526730                        4591136
## 15 Vietnam 1964   36509172                        4564732
## 16 Vietnam 1965   37466076                        4564461
## 17 Vietnam 1966   38388220                        4593591
## 18 Vietnam 1967   39282564                        4655214
## 19 Vietnam 1968   40145292                        4757907
## 20 Vietnam 1969   41015868                        4974511
## 21 Vietnam 1970   41928850                        5287348
## 22 Vietnam 1971   42916624                        5590149
## 23 Vietnam 1972   43906020                        5925347
## 24 Vietnam 1973   44891290                        6298859
## 25 Vietnam 1974   45898700                        6703900
## 26 Vietnam 1975   46969616                        7148419
## 27 Vietnam 1976   48163580                        7599916
## 28 Vietnam 1977   49418144                        8114904
## 29 Vietnam 1978   50701460                        8661920
## 30 Vietnam 1979   51831390                        9074741
## 31 Vietnam 1980   52968270                        9403469
## 32 Vietnam 1981   54280400                        9718330
## 33 Vietnam 1982   55632150                        9994489
## 34 Vietnam 1983   57011452                       10293297
## 35 Vietnam 1984   58406864                       10550498
## 36 Vietnam 1985   59811316                       10748959
## 37 Vietnam 1986   61221108                       10919485
## 38 Vietnam 1987   62630788                       11007210
## 39 Vietnam 1988   64037520                       11055749
## 40 Vietnam 1989   65466360                       11127401
## 41 Vietnam 1990   66912616                       11221194
## 42 Vietnam 1991   68358824                       11425176
## 43 Vietnam 1992   69788750                       11683841
## 44 Vietnam 1993   71176410                       11921787
## 45 Vietnam 1994   72501090                       12190125
## 46 Vietnam 1995   73759110                       12501285
## 47 Vietnam 1996   74946456                       12874449
## 48 Vietnam 1997   76058600                       13290383
## 49 Vietnam 1998   77128424                       13719862
## 50 Vietnam 1999   78123710                       14127501
## 51 Vietnam 2000   79001144                       14483125
## 52 Vietnam 2001   79817770                       14790633
## 53 Vietnam 2002   80642300                       15055157
## 54 Vietnam 2003   81475816                       15263316
## 55 Vietnam 2004   82311230                       15439871
## 56 Vietnam 2005   83142100                       15600101
## 57 Vietnam 2006   83951800                       15734694
## 58 Vietnam 2007   84762270                       15844888
## 59 Vietnam 2008   85597230                       15929809
## 60 Vietnam 2009   86482920                       16016362
## 61 Vietnam 2010   87411016                       16125880
## 62 Vietnam 2011   88349100                       16239842
## 63 Vietnam 2012   89301330                       16338180
## 64 Vietnam 2013   90267736                       16406260
## 65 Vietnam 2014   91235500                       16422823
## 66 Vietnam 2015   92191400                       16362801
## 67 Vietnam 2016   93126530                       16216320
## 68 Vietnam 2017   94033050                       16004474
## 69 Vietnam 2018   94914330                       15745344
## 70 Vietnam 2019   95776710                       15447534
## 71 Vietnam 2020   96648680                       15132400
## 72 Vietnam 2021   97468024                       14810058
##    Population.aged.15.to.19.years Population.aged.30.to.39.years
## 1                         2520831                        3480061
## 2                         2514515                        3510682
## 3                         2477906                        3542143
## 4                         2422031                        3575197
## 5                         2370026                        3614493
## 6                         2333806                        3663009
## 7                         2310952                        3716655
## 8                         2303150                        3770499
## 9                         2312032                        3825775
## 10                        2336180                        3887300
## 11                        2375595                        3955237
## 12                        2432875                        4029754
## 13                        2508801                        4110729
## 14                        2615429                        4192339
## 15                        2824673                        4264754
## 16                        3113790                        4322404
## 17                        3360191                        4368657
## 18                        3628244                        4406008
## 19                        3922401                        4427032
## 20                        4149713                        4428996
## 21                        4327044                        4417502
## 22                        4535875                        4400077
## 23                        4769814                        4364367
## 24                        5000759                        4314331
## 25                        5212147                        4278407
## 26                        5408296                        4275473
## 27                        5548309                        4311713
## 28                        5630308                        4386708
## 29                        5735233                        4506596
## 30                        5748179                        4705389
## 31                        5713870                        4989755
## 32                        5776660                        5274604
## 33                        5817548                        5600389
## 34                        5793231                        5984794
## 35                        5802093                        6406070
## 36                        5859131                        6855435
## 37                        5981180                        7291566
## 38                        6174145                        7775236
## 39                        6409913                        8287381
## 40                        6650967                        8719480
## 41                        6883516                        9080899
## 42                        7099992                        9399182
## 43                        7285388                        9680632
## 44                        7438247                        9983995
## 45                        7591611                       10247121
## 46                        7761291                       10458895
## 47                        7943003                       10650927
## 48                        8137527                       10764501
## 49                        8328885                       10843522
## 50                        8499611                       10931973
## 51                        8598936                       11035917
## 52                        8620240                       11255188
## 53                        8607017                       11526185
## 54                        8575405                       11775393
## 55                        8541516                       12049616
## 56                        8516735                       12350213
## 57                        8504375                       12692924
## 58                        8496772                       13065748
## 59                        8473485                       13434835
## 60                        8423706                       13781134
## 61                        8312253                       14103368
## 62                        8102562                       14399487
## 63                        7822469                       14659212
## 64                        7515494                       14867750
## 65                        7227021                       15050539
## 66                        7012758                       15223423
## 67                        6893662                       15376688
## 68                        6858329                       15511445
## 69                        6879217                       15626364
## 70                        6930338                       15732903
## 71                        6979806                       15847733
## 72                        6997474                       15962702
##    Population.aged.40.to.49.years Population.aged.50.to.59.years
## 1                         2887635                        2027414
## 2                         2910623                        2090768
## 3                         2932277                        2161456
## 4                         2953504                        2233977
## 5                         2978188                        2301165
## 6                         3009256                        2361891
## 7                         3044178                        2416007
## 8                         3082202                        2461250
## 9                         3123587                        2499226
## 10                        3166527                        2534451
## 11                        3210504                        2569326
## 12                        3255648                        2603473
## 13                        3301435                        2636530
## 14                        3346913                        2667416
## 15                        3392972                        2697597
## 16                        3441197                        2728653
## 17                        3490924                        2759807
## 18                        3539584                        2792318
## 19                        3584625                        2822786
## 20                        3633042                        2852356
## 21                        3689066                        2884841
## 22                        3754954                        2920323
## 23                        3823491                        2953484
## 24                        3889530                        2986186
## 25                        3949769                        3022684
## 26                        4003212                        3067218
## 27                        4055956                        3122159
## 28                        4104964                        3179010
## 29                        4143612                        3236800
## 30                        4163837                        3304538
## 31                        4167614                        3378675
## 32                        4154958                        3453974
## 33                        4126740                        3536115
## 34                        4093679                        3620819
## 35                        4073881                        3698769
## 36                        4078126                        3764267
## 37                        4108620                        3819795
## 38                        4168974                        3867082
## 39                        4272184                        3902947
## 40                        4482873                        3922288
## 41                        4781283                        3926017
## 42                        5060571                        3915427
## 43                        5380916                        3890544
## 44                        5759005                        3861570
## 45                        6174067                        3845774
## 46                        6619993                        3853960
## 47                        7057245                        3888394
## 48                        7542248                        3951369
## 49                        8056799                        4056220
## 50                        8487473                        4262844
## 51                        8856379                        4559352
## 52                        9195945                        4845764
## 53                        9498569                        5173482
## 54                        9821538                        5558154
## 55                       10103190                        5979029
## 56                       10326976                        6427257
## 57                       10521194                        6863313
## 58                       10633723                        7343225
## 59                       10705341                        7848062
## 60                       10786032                        8271998
## 61                       10876158                        8621912
## 62                       11068033                        8923685
## 63                       11311595                        9187888
## 64                       11536289                        9472047
## 65                       11787149                        9716620
## 66                       12065256                        9905848
## 67                       12386335                       10067191
## 68                       12738946                       10153174
## 69                       13090386                       10204143
## 70                       13424379                       10273025
## 71                       13741951                       10364929
## 72                       14035108                       10554365

Ở bảng trên ta thấy được các thông tin về các nhóm tuổi và các năm tương ứng mà chúng ta đã chọn ra để phân tích ở trên của Vietnam

Zimbabwe

Zimbabwe là một quốc gia không giáp biển nằm ở phía nam lục địa Phi, bị kẹp giữa hai con sông Zambize và Limpopo.

Đầu tiên ta kiểm tra những thông tin cơ bản của quốc gia này

Ta xem có bao nhiêu quan sát của Zimbabwe trong bộ dữ liệu:


Zim <- q
Zim1 <- ifelse(Zim$Country == 'Zimbabwe', 'Zimbabwe', 'Nước khác')
table(Zim1)
## Zim1
## Nước khác  Zimbabwe 
##     18216        72

Ta thấy có 72 quan sát của Zimbabwe

library(dplyr)

Zim2 <- q %>% filter(Country=='Zimbabwe') %>% select(Country,Year,Population,Population.aged.20.to.29.years,Population.aged.15.to.19.years,Population.aged.30.to.39.years,Population.aged.40.to.49.years,Population.aged.50.to.59.years)
Zim2
##     Country Year Population Population.aged.20.to.29.years
## 1  Zimbabwe 1950    2791336                         443624
## 2  Zimbabwe 1951    2881722                         452908
## 3  Zimbabwe 1952    2973720                         463510
## 4  Zimbabwe 1953    3067904                         474889
## 5  Zimbabwe 1954    3164515                         486056
## 6  Zimbabwe 1955    3263631                         496779
## 7  Zimbabwe 1956    3365481                         507091
## 8  Zimbabwe 1957    3470499                         516796
## 9  Zimbabwe 1958    3578808                         526650
## 10 Zimbabwe 1959    3690646                         538095
## 11 Zimbabwe 1960    3806312                         551538
## 12 Zimbabwe 1961    3925958                         566496
## 13 Zimbabwe 1962    4049778                         583020
## 14 Zimbabwe 1963    4177936                         601217
## 15 Zimbabwe 1964    4310332                         620572
## 16 Zimbabwe 1965    4447152                         640247
## 17 Zimbabwe 1966    4588526                         659674
## 18 Zimbabwe 1967    4734700                         678094
## 19 Zimbabwe 1968    4886355                         693974
## 20 Zimbabwe 1969    5044170                         719333
## 21 Zimbabwe 1970    5202923                         754321
## 22 Zimbabwe 1971    5363424                         788360
## 23 Zimbabwe 1972    5532846                         823771
## 24 Zimbabwe 1973    5712708                         860471
## 25 Zimbabwe 1974    5903535                         898810
## 26 Zimbabwe 1975    6097086                         935776
## 27 Zimbabwe 1976    6288395                         970232
## 28 Zimbabwe 1977    6453047                         992727
## 29 Zimbabwe 1978    6549350                         985813
## 30 Zimbabwe 1979    6655837                         975398
## 31 Zimbabwe 1980    7049931                        1086409
## 32 Zimbabwe 1981    7506528                        1217513
## 33 Zimbabwe 1982    7803863                        1267210
## 34 Zimbabwe 1983    8106359                        1302141
## 35 Zimbabwe 1984    8398574                        1329293
## 36 Zimbabwe 1985    8690516                        1371343
## 37 Zimbabwe 1986    8983048                        1418330
## 38 Zimbabwe 1987    9277484                        1445115
## 39 Zimbabwe 1988    9568745                        1454028
## 40 Zimbabwe 1989    9846352                        1494859
## 41 Zimbabwe 1990   10113899                        1564069
## 42 Zimbabwe 1991   10377817                        1642709
## 43 Zimbabwe 1992   10641504                        1704611
## 44 Zimbabwe 1993   10794921                        1739783
## 45 Zimbabwe 1994   10858598                        1784590
## 46 Zimbabwe 1995   10994044                        1861297
## 47 Zimbabwe 1996   11178171                        1957515
## 48 Zimbabwe 1997   11362406                        2051553
## 49 Zimbabwe 1998   11548365                        2140997
## 50 Zimbabwe 1999   11716452                        2218487
## 51 Zimbabwe 2000   11834679                        2281479
## 52 Zimbabwe 2001   11910981                        2343307
## 53 Zimbabwe 2002   11984643                        2410372
## 54 Zimbabwe 2003   12075835                        2472868
## 55 Zimbabwe 2004   12160885                        2514921
## 56 Zimbabwe 2005   12224758                        2532241
## 57 Zimbabwe 2006   12330490                        2553585
## 58 Zimbabwe 2007   12450566                        2565910
## 59 Zimbabwe 2008   12550353                        2551770
## 60 Zimbabwe 2009   12679812                        2530393
## 61 Zimbabwe 2010   12839774                        2497805
## 62 Zimbabwe 2011   13025789                        2450082
## 63 Zimbabwe 2012   13265331                        2411708
## 64 Zimbabwe 2013   13555420                        2392891
## 65 Zimbabwe 2014   13855758                        2381208
## 66 Zimbabwe 2015   14154937                        2378487
## 67 Zimbabwe 2016   14452705                        2390834
## 68 Zimbabwe 2017   14751101                        2422873
## 69 Zimbabwe 2018   15052191                        2474502
## 70 Zimbabwe 2019   15354606                        2546398
## 71 Zimbabwe 2020   15669663                        2640150
## 72 Zimbabwe 2021   15993525                        2749147
##    Population.aged.15.to.19.years Population.aged.30.to.39.years
## 1                          277021                         332573
## 2                          282771                         340720
## 3                          288957                         347770
## 4                          295904                         353958
## 5                          304128                         359770
## 6                          313520                         365549
## 7                          323824                         371075
## 8                          335278                         376399
## 9                          347683                         381912
## 10                         360074                         388061
## 11                         371782                         395048
## 12                         382491                         403039
## 13                         391169                         412258
## 14                         396336                         422219
## 15                         411004                         431958
## 16                         439098                         441237
## 17                         469908                         450053
## 18                         503347                         458222
## 19                         540860                         466500
## 20                         569949                         476302
## 21                         584699                         485750
## 22                         596335                         494369
## 23                         608819                         504604
## 24                         622472                         516820
## 25                         637762                         530907
## 26                         653007                         543936
## 27                         667451                         554145
## 28                         674907                         553414
## 29                         664190                         526637
## 30                         657253                         508861
## 31                         730724                         590718
## 32                         821159                         694158
## 33                         866690                         748533
## 34                         909322                         796769
## 35                         948746                         837938
## 36                         990844                         881279
## 37                        1031859                         923741
## 38                        1067388                         956651
## 39                        1101138                         980106
## 40                        1145736                        1000018
## 41                        1198186                        1014562
## 42                        1251971                        1029384
## 43                        1299021                        1036687
## 44                        1327241                        1022106
## 45                        1346756                        1001969
## 46                        1383093                        1003168
## 47                        1440830                        1022279
## 48                        1505994                        1047880
## 49                        1571752                        1079658
## 50                        1629398                        1112689
## 51                        1660173                        1139807
## 52                        1656029                        1160691
## 53                        1628241                        1185023
## 54                        1584979                        1219451
## 55                        1528294                        1258588
## 56                        1468533                        1297812
## 57                        1427398                        1347284
## 58                        1400666                        1398567
## 59                        1379165                        1441326
## 60                        1371508                        1483814
## 61                        1373274                        1533175
## 62                        1384039                        1597855
## 63                        1412148                        1677633
## 64                        1456881                        1764416
## 65                        1512159                        1846360
## 66                        1575411                        1917413
## 67                        1637915                        1975539
## 68                        1690993                        2021973
## 69                        1732035                        2058928
## 70                        1759205                        2085636
## 71                        1776240                        2101852
## 72                        1787185                        2104434
##    Population.aged.40.to.49.years Population.aged.50.to.59.years
## 1                          226500                         162774
## 2                          230389                         165924
## 3                          234138                         169082
## 4                          238202                         172239
## 5                          243372                         175356
## 6                          249782                         178398
## 7                          257548                         181436
## 8                          266724                         184546
## 9                          276539                         187692
## 10                         285836                         190869
## 11                         294032                         194205
## 12                         301220                         197594
## 13                         307396                         200869
## 14                         312790                         204441
## 15                         317849                         209001
## 16                         322885                         214660
## 17                         327686                         221531
## 18                         332288                         229627
## 19                         337052                         238261
## 20                         342383                         246400
## 21                         349271                         255904
## 22                         357648                         266583
## 23                         366703                         275770
## 24                         375971                         283626
## 25                         384631                         290575
## 26                         392611                         298287
## 27                         399703                         306946
## 28                         405578                         320140
## 29                         410319                         344232
## 30                         412944                         364802
## 31                         412415                         336506
## 32                         416898                         305146
## 33                         429048                         308627
## 34                         444938                         316309
## 35                         463489                         327127
## 36                         482715                         335790
## 37                         503250                         344197
## 38                         526062                         355946
## 39                         548539                         370731
## 40                         576309                         381545
## 41                         612311                         389922
## 42                         648122                         398715
## 43                         684183                         411872
## 44                         714672                         426427
## 45                         736036                         437375
## 46                         753160                         447123
## 47                         766501                         455428
## 48                         776850                         462303
## 49                         785383                         466020
## 50                         782214                         474714
## 51                         765929                         490421
## 52                         744552                         503470
## 53                         723327                         514418
## 54                         705095                         527353
## 55                         689015                         542324
## 56                         677808                         556664
## 57                         673279                         565453
## 58                         675418                         571978
## 59                         683789                         580590
## 60                         699413                         582897
## 61                         722535                         578715
## 62                         753573                         574890
## 63                         792769                         569692
## 64                         840376                         563027
## 65                         895661                         558417
## 66                         956820                         557618
## 67                        1021953                         561630
## 68                        1088878                         570769
## 69                        1155537                         585529
## 70                        1220993                         606266
## 71                        1291333                         631541
## 72                        1371770                         658660

Ở bảng trên ta thấy được các thông tin về các nhóm tuổi và các năm tương ứng mà chúng ta đã chọn ra để phân tích ở trên của Zimbabwe

NV3.2

Mục tiêu phân tích

Để so sánh, xếp hạng và đánh giá giá trị sản xuất nông nghiệp của các quốc gia

Phương pháp phân tích

Sử dụng giá trị trung bình để so sánh giá trị giữa các quốc gia

Giới thiệu dữ liệu

Đây là bộ dữ liệu về giá trị sản xuất của 4 sản phẩm cà phê, gạo, đường, thịt heo của 4 quốc gia có nền nông nghiệp tiên tiến và Việt Nam: Việt Nam, Mỹ, Trung Quốc, Đức, Nhật Bản từ năm 2000 đến năm 2021. Bộ dữ liệu được lấy từ Faostat. Đơn vị của giá trị sản xuất là 1000 USD

Sau đây ta sẽ tiến hành đọc dữ liệu và xem dữ liệu có những gì

# Lệnh đọc dữ liệu với file dữ liệu là csv
agr <- read.xlsx("D:/T.LONG/FAOSTAT_data_en_1-27-2024-4.xlsx", sheetIndex = 1, header = 1)

Ta sẽ dùng lệnh str để xem cấu trúc của dữ liệu

# Lệnh cho biết cấu trúc của bộ dữ liệu
str(agr)
## 'data.frame':    274 obs. of  14 variables:
##  $ Domain.Code     : chr  "QV" "QV" "QV" "QV" ...
##  $ Domain          : chr  "Value of Agricultural Production" "Value of Agricultural Production" "Value of Agricultural Production" "Value of Agricultural Production" ...
##  $ Area.Code..M49. : num  159 159 159 159 159 159 159 159 159 159 ...
##  $ Area            : chr  "China" "China" "China" "China" ...
##  $ Element.Code    : num  57 57 57 57 57 57 57 57 57 57 ...
##  $ Element         : chr  "Gross Production Value (current thousand US$)" "Gross Production Value (current thousand US$)" "Gross Production Value (current thousand US$)" "Gross Production Value (current thousand US$)" ...
##  $ Item.Code..CPC. : chr  "01610" "01610" "01610" "01610" ...
##  $ Item            : chr  "Coffee, green" "Coffee, green" "Coffee, green" "Coffee, green" ...
##  $ Year.Code       : num  2010 2011 2012 2013 2000 ...
##  $ Year            : num  2010 2011 2012 2013 2000 ...
##  $ Unit            : chr  "1000 USD" "1000 USD" "1000 USD" "1000 USD" ...
##  $ Value           : num  160283 239316 357327 307350 42206142 ...
##  $ Flag            : chr  "E" "E" "E" "E" ...
##  $ Flag.Description: chr  "Estimated value" "Estimated value" "Estimated value" "Estimated value" ...

Ta sẽ giải thích kết quả mà câu lệnh đã trả:

  • Bộ dữ liệu này là data frame, bao gồm 274 quan sát và 14 biến
  • Ở cột 1 là tên biến, cột 2 là kiểu biến, cột 3 là những quan sát
  • Ở cột 2 có những ký hiệu:
    • “chr”: Kiểu biến là ký tự
    • “int”: Kiểu biến là số nguyên
    • “num”: Kiểu biến là sỗ thực
  • Bộ dữ liệu có 7 biến định tính, 7 biến định lượng trong đó biến “Year” và những biến có dạng “.Code” không có ý nghĩa khi tính toán.
  • Giải thích ý nghĩa tên biến:
    • Domain.Code:Mã lĩnh vực quan sát
    • Domain: Lĩnh vực quan sát
    • Area.Code..M49: Mã của khu vực quan sát
    • Area: Tên khu vực quan sát
    • Element.Code: Mã thang đo giá trị
    • Element: Thang đo giá trị
    • Item.Code..CPC.: Mã của sản phẩm
    • Item: Tên sản phẩm
    • Year.Code: Mã năm quan sát
    • Year: Năm quan sát
    • Unit: Đơn vị
    • Value: Giá trị
    • Flag: Biểu tượng
    • Flag.Description: Giải thích biểu tượng Ta sẽ kiểm tra giá trị thiếu của bộ dữ liệu
sum(is.na(agr))
## [1] 0

Với kết quả trên thì bộ dữ liệu không có giá trị thiếu

Chọn ra bộ dữ liệu cần thiết

Ở bộ dữ liệu trên ta chỉ cần lấy các biến như: Tên quốc gia, năm quan sát, tên sản phẩm, giá trị sản phẩm. Ta sẽ dùng package tidyverse để thực hiện các thao tác về sau

# Lệnh chọn ra biến cần thiết
library(tidyverse)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ readr     2.1.5
## ✔ ggplot2   3.4.4     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ lubridate 1.9.3     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ purrr     1.0.2     ✔ tidyr     1.3.0
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
agr1 <- agr %>% select(Area,Year,Item,Value)

Bộ dữ liệu đang có dạng là long table ta sẽ chuyển dữ liệu về wide table để tiện cho việc phân tích. Ta chuyển các giá trị ở cột Item thành cột và có giá trị là Value

agr1 <- agr1 %>% spread(key = Item, value = Value)
names(agr1)
## [1] "Area"                                       
## [2] "Year"                                       
## [3] "Coffee, green"                              
## [4] "Meat of pig with the bone, fresh or chilled"
## [5] "Rice"                                       
## [6] "Sugar cane"

Ta sẽ tiến hành đổi tên các biến để dễ dàng thao tác hơn

# Lệnh đổi tên các cột
agr1 <- agr1 %>% rename(Quốc_gia=Area,
                          Năm=Year,
                          Cà_phê="Coffee, green",
                          Thịt_heo="Meat of pig with the bone, fresh or chilled",
                          Gạo="Rice",
                          Đường= "Sugar cane")

Mã hoá dữ liệu

Ta sẽ nhóm các năm thành thập niên rùi gán nhãn cho chúng, sẽ có 2 thập niên là 2000s ứng từ năm 2000 đến năm 2009 và 2010s ứng từ năm 2010 đến năm 2021. Ta sẽ dùng lệnh case_match để thực hiện việc gán nhãn

agr1$TNiên <- agr1$Năm %>% case_match(2000:2009 ~ "2000s",
                                      2010:2021 ~ "2010s") 

Ta tiếp tực tạo bảng tần số theo biến TNiên và biến Item của bộ dữ liệu gốc. Và dùng package DT để tạo ra 1 bảng có tên cột và tên của bảng

agr$TNiên <- agr$Year %>% case_match(2000:2009 ~ "2000s",
                                      2010:2021 ~ "2010s")
ts <- agr %>% group_by(TNiên,Item) %>% summarise(n=n())
## `summarise()` has grouped output by 'TNiên'. You can override using the
## `.groups` argument.
library(DT)
datatable(ts, rownames = F,colnames = c("Thập niên","Sản phẩm","Tần số"),
          caption = "Bảng 1: Bảng tần số theo thập niên và sản phẩm")

Ta sẽ giải thích kết quả trên:

  • Thập niên 2000s:
    • Giá trị của cà phê có 20 quan sát
    • Giá trị của thịt heo có 19 quan sát
    • Giá trị của gạo có 40 quan sát
    • Giá trị của đường có 40 quan sát
  • Thập niên 2010s
    • Giá trị của cà phê có 28 quan sát
    • Giá trị của thịt heo có 34 quan sát
    • Giá trị của gạo có 47 quan sát
    • Giá trị của đường có 46 quan sát

Phân tích dữ liệu

Ta sẽ tiến hành tính giá trị sản xuất trung bình sản phẩm mỗi quốc gia. Ta sẽ dùng lệnh across lồng vào summarise để tính trung bình nhiều biến.

gttb <- agr1 %>% group_by(Quốc_gia) %>% summarise(across(c("Cà_phê","Thịt_heo",
                                                           "Gạo","Đường"),~mean(.x,na.rm = TRUE)))
datatable(gttb, rownames = F,colnames = c("Quốc gia",
                                          "Cà phê",
                                          "Thịt heo",
                                          "Gạo",
                                          "Đường"),
          caption = "Bảng 2: Bảng giá trị trung bình của các sản phẩm")
  • Về cà phê: Thì Việt Nam sản xuất ra nhiều giá trị nhất rồi tới Trung Quốc và Mỹ.
  • Về thịt heo: Thì Trung quốc là nước sản xuất ra giá trị nhiều nhất tiếp đến là Đức và Việt Nam
  • Về gạo: Trung Quốc lại tiếp tục dẫn đầu về mặt giá trị sản xuất tiếp đến là Nhật Bản và Việt Nam
  • Về đường: Trung Quốc là nước tạo ra giá trị sản xuất nhiều nhất tiếp đến là Mỹ và Việt Nam

Thông qua kết quả trên cho ta thấy được Trung Quốc mạnh về phần nông nghiệp hơn Mỹ, Việt Nam cũng có sự cạnh tranh về nông nghiệp với các nước đang có nền công nghiệp tiên tiến. Đánh giá trên là khách quan có thể xảy ra sai sót vì sau khi chuyển sau long table đã có dữ liệu bị thiếu, đây là hạn chế của bộ dữ liệu này.

---
title: "Nhiệm vụ 3"
author: "MTLonggg"
date: "`r format(Sys.time(), '%H:%M:%S, %d - %m - %Y')`"
output:
  html_document:
     toc: true
     toc_float: true
     toc_collapse: true
     code_download: true
     smooth_scroll: false
     code_folding: hide 
  pdf_document: 
    latex_engine: xelatex
  word_document: default
---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

# NV3.1

# Mô tả file dữ liệu

File dữ liệu này sẽ cho ta biết dữ liệu về số lượng dân số theo độ tuổi của một số quốc gia từ 0 cho đến già hơn 100 tuổi vào năm 1950-2021

# Mục tiêu nghiên cứu

-   Giải thích cho bộ dữ liệu.
-   Chọn ít nhất 5 quốc gia, 5 độ tuổi và tổng dân số để phân tích.
-   Giải thích cho dữ liệu đã chọn.
-   Mã hóa dữ liệu, lập bảng tần số
-   Phân tích dữ liệu theo quốc gia và theo thời gian: tính các đặc trưng đo lường theo quốc gia, theo nhóm quốc gia, theo năm, theo khoảng thời gian,...

# Bắt đầu thực hiện

Gán file "population-and-demography" vào trong R

```{r}
library(xlsx)

q <- read.xlsx("D:/T.LONG/population-and-demography (1).xlsx", sheetIndex = 1, header = 1) # đọc file excel và gán vào object q
```

# Kiểm tra 1 số thông tin cơ bản của bộ dữ liệu

**Cho biết độ dài của bộ dữ liệu**

------------------------------------------------------------------------

```{r}
length(q)
```

Độ dài của bộ dữ liệu còn có thể hiểu được là số cột của nó, ở đây ta thể thấy được bộ dữ liệu này có số cột là 24

**Cho biết số hàng và số cột**

------------------------------------------------------------------------

```{r}
dim(q)
```

Hàm lệnh dim này giống hàm length ở việc cho ra số cột của bộ dữ liệu tuy nhiên kèm thêm đó là số quan sát của bộ dữ liệu, ở đây ta có 18288 quan sát

**Cho biết tên các cột**

------------------------------------------------------------------------

```{r}
names(q)
```

Ở đây ta thấy được tên của từng cột của bảng dữ liệu. Giải thích như sau:

-Country: Tên quốc gia

-Year: Năm quan sát

-   Population: Tổng dân số
    -   Population.of.children.under.the.age.of.1: Trẻ em có độ tuổi dưới 1
    -   Population.of.children.under.the.age.of.5: Trẻ em có độ tuổi dưới 5
    -   Population.of.children.under.the.age.of.15: Trẻ em có độ tuổi dưới 15
    -   Population.under.the.age.of.25: Dân số có độ tuổi dưới 25
    -   Population.aged.15.to.64.years: Dân số có độ tuổi từ 15 đến 64
    -   Population.older.than.15.years: Dân số có độ tuổi lớn hơn 15
    -   Population.older.than.18.years: Dân số có độ tuổi lớn hơn 18
    -   Population.at.age.1: Dân số có độ tuổi là 1
    -   Population.aged.1.to.4.years: Dân số có độ tuổi từ 1 đến 4
    -   Population.aged.5.to.9.years: Dân số có độ tuổi từ 5 đến 9
    -   Population.aged.10.to.14.years: Dân số có độ tuổi từ 10 đến 14
    -   Population.aged.15.to.19.years: Dân số có độ tuổi từ 15 đến 19
    -   Population.aged.20.to.29.years: Dân số có độ tuổi từ 20 đến 29
    -   Population.aged.30.to.39.years: Dân số có độ tuổi từ 30 đến 39
    -   Population.aged.40.to.49.years: Dân số có độ tuổi từ 40 đến 49
    -   Population.aged.50.to.59.years: Dân số có độ tuổi từ 50 đến 59
    -   Population.aged.60.to.69.years: Dân số có độ tuổi từ 60 đến 69
    -   Population.aged.70.to.79.years: Dân số có độ tuổi từ 70 đến 79
    -   Population.aged.80.to.89.years: Dân số có độ tuổi từ 80 đến 89
    -   Population.aged.90.to.99.years: Dân số có độ tuổi từ 90 đến 99
    -   Population.older.than.100.years: Dân số có độ tuổi lớn hơn 100

**Dùng lệnh str để xem cấu trúc của dữ liệu như thế nào**

------------------------------------------------------------------------

```{r}
str(q)
```

Ở đây ta thấy được bộ dữ liệu là data frame với 18288 quan sát và 24 cột

Bảng này cũng cho ta 3 cột với cột thứ nhất chỉ tên cột thứ hai chỉ kiểu biến và thứ ba là các quan sát.

Một số giải thích:

"chr": kí tự

"nu": số thực

"int": số nguyên

**Ngoài ra, ta cũng có thể coi thêm 1 số thông tin khác với lệnh skim**

------------------------------------------------------------------------

```{r}
library(skimr)
skim(q) 

```

Ngoài những thông tin đã biết, lệnh skim còn cho 1 số thông tin khác như:

-   Không có dữ liệu bị miss

    -   Chuỗi ký tự ngắn nhất trên 1 ô dữ liệu là 4

    -   Chuỗi ký tự dài nhất trên 1 ô dữ liệu là 59

    -   Có 254 giá trị duy nhất, có nghĩa là dataset này thống kê dữ liệu dựa trên 254 quốc gia riêng biệt

-   Với các biến dữ liệu số, ta có thể xem được các giá trị như sau:

    -   n_missing: số ô dữ liệu bị miss ( 0 )

    -   complete_rate: tỷ lệ ô có dữ liệu ( 1 )

    -   mean: trung bình

    -   sd: độ lệch chuẩn là đại lượng để đo lường mức độ phân tán của dữ liệu

    -   p0: giá trị nhỏ nhất

    -   p25: Phân vị thứ nhất cho biết có 25% giá trị nằm dưới và 75% giá trị nằm trên p25

    -   p50: Phân vị thứ hai cũng chính là trung vị, cho biết 50% giá trị nằm dưới và 50% giá trị nằm trên p50

    -   p75: phân vị thứ ba cho biết có 75% giá trị nằm dưới và 25% giá trị nằm trên p75

    -   p100: giá trị lớn nhất

    -   hist: biểu đồ Histogram

# Chọn 5 quốc gia, độ tuổi và tổng dân số để phân tích

**Ta chọn 5 quốc gia:**

Dominica

Jamaica

Puerto Rico

Vietnam

Zimbabwe

**5 độ tuổi:**

Population.aged.15.to.19.years: Dân số có độ tuổi từ 15 đến 19

Population.aged.20.to.29.years: Dân số có độ tuổi từ 20 đến 29

Population.aged.30.to.39.years: Dân số có độ tuổi từ 30 đến 39

Population.aged.40.to.49.years: Dân số có độ tuổi từ 40 đến 49

Population.aged.50.to.59.years: Dân số có độ tuổi từ 50 đến 59

## Dominica

------------------------------------------------------------------------

Là một đảo quốc và là quốc gia không có biên giới trong vùng biển Caribe, phía cực nam Quần đảo Leeward.

Đầu tiên ta kiểm tra những thông tin cơ bản của quốc gia này

**Ta xem có bao nhiêu quan sát của Dominica trong bộ dữ liệu:**

------------------------------------------------------------------------

```{r}
Do <- q
Do1 <- ifelse(Do$Country == 'Dominica', 'Dominica', 'Nước khác')
table(Do1)
```

Ta thấy có 72 quan sát của Dominica

```{r}
library(dplyr)

Do2 <- q %>% filter(Country=='Dominica') %>% select(Country,Year,Population,Population.aged.20.to.29.years,Population.aged.15.to.19.years,Population.aged.30.to.39.years,Population.aged.40.to.49.years,Population.aged.50.to.59.years)
Do2
```

Ở bảng trên ta thấy được các thông tin về các nhóm tuổi và các năm tương ứng mà chúng ta đã chọn ra để phân tích ở trên của Dominica

##  Jamaica
Jamaica (là một quốc đảo, có chiều dài 234 kilômét (145 dặm) và chiều rộng 80 kilômét (50 dặm) với diện tích 11.100 km²
Đầu tiên ta kiểm tra những thông tin cơ bản của quốc gia này

**Ta xem có bao nhiêu quan sát của Jamaica trong bộ dữ liệu:**

------------------------------------------------------------------------

```{r}
Ja <- q
Ja1 <- ifelse(Ja$Country == 'Jamaica', 'Jamaica', 'Nước khác')
table(Ja1)
```

Ta thấy có 72 quan sát của Jamaica

```{r}
library(dplyr)

Ja2 <- q %>% filter(Country=='Jamaica') %>% select(Country,Year,Population,Population.aged.20.to.29.years,Population.aged.15.to.19.years,Population.aged.30.to.39.years,Population.aged.40.to.49.years,Population.aged.50.to.59.years)
Ja2
```

Ở bảng trên ta thấy được các thông tin về các nhóm tuổi và các năm tương ứng mà chúng ta đã chọn ra để phân tích ở trên của Jamaica

## Puerto Rico
Puerto Rico nằm trên đường giáp ranh giữa hai địa mảng lớn là địa mảng Bắc Mỹ và địa mảng Caribbean

Đầu tiên ta kiểm tra những thông tin cơ bản của quốc gia này

**Ta xem có bao nhiêu quan sát của Puerto Rico trong bộ dữ liệu:**

------------------------------------------------------------------------

```{r}
Pu <- q
Pu1 <- ifelse(Pu$Country == 'Puerto Rico', 'Puerto Rico', 'Nước khác')
table(Pu1)
```

Ta thấy có 72 quan sát của Puerto Rico

```{r}
library(dplyr)

Pu2 <- q %>% filter(Country=='Puerto Rico') %>% select(Country,Year,Population,Population.aged.20.to.29.years,Population.aged.15.to.19.years,Population.aged.30.to.39.years,Population.aged.40.to.49.years,Population.aged.50.to.59.years)
Pu2
```

Ở bảng trên ta thấy được các thông tin về các nhóm tuổi và các năm tương ứng mà chúng ta đã chọn ra để phân tích ở trên của Puerto Rico

## Vietnam
Việt Nam, quốc hiệu là Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam, là một quốc gia nằm ở cực Đông của bán đảo Đông Dương thuộc khu vực Đông Nam Á, giáp với Lào, Campuchia, Trung Quốc, biển Đông và vịnh Thái Lan.

Đầu tiên ta kiểm tra những thông tin cơ bản của quốc gia này

**Ta xem có bao nhiêu quan sát của Vietnam trong bộ dữ liệu:**

------------------------------------------------------------------------

```{r}
Vie <- q
Vie1 <- ifelse(Vie$Country == 'Vietnam', 'Vietnam', 'Nước khác')
table(Vie1)
```

Ta thấy có 72 quan sát của Vietnam

```{r}
library(dplyr)

Vie2 <- q %>% filter(Country=='Vietnam') %>% select(Country,Year,Population,Population.aged.20.to.29.years,Population.aged.15.to.19.years,Population.aged.30.to.39.years,Population.aged.40.to.49.years,Population.aged.50.to.59.years)
Vie2
```

Ở bảng trên ta thấy được các thông tin về các nhóm tuổi và các năm tương ứng mà chúng ta đã chọn ra để phân tích ở trên của Vietnam

## Zimbabwe
Zimbabwe là một quốc gia không giáp biển nằm ở phía nam lục địa Phi, bị kẹp giữa hai con sông Zambize và Limpopo. 

Đầu tiên ta kiểm tra những thông tin cơ bản của quốc gia này

**Ta xem có bao nhiêu quan sát của Zimbabwe trong bộ dữ liệu:**

------------------------------------------------------------------------

```{r}
Zim <- q
Zim1 <- ifelse(Zim$Country == 'Zimbabwe', 'Zimbabwe', 'Nước khác')
table(Zim1)
```

Ta thấy có 72 quan sát của Zimbabwe

```{r}
library(dplyr)

Zim2 <- q %>% filter(Country=='Zimbabwe') %>% select(Country,Year,Population,Population.aged.20.to.29.years,Population.aged.15.to.19.years,Population.aged.30.to.39.years,Population.aged.40.to.49.years,Population.aged.50.to.59.years)
Zim2
```

Ở bảng trên ta thấy được các thông tin về các nhóm tuổi và các năm tương ứng mà chúng ta đã chọn ra để phân tích ở trên của Zimbabwe

# NV3.2


## Mục tiêu phân tích 
Để so sánh, xếp hạng và đánh giá giá trị sản xuất nông nghiệp của các quốc gia

## Phương pháp phân tích
Sử dụng giá trị trung bình để so sánh giá trị giữa các quốc gia

## Giới thiệu dữ liệu
Đây là bộ dữ liệu về giá trị sản xuất của 4 sản phẩm cà phê, gạo, đường, thịt heo của 4 quốc gia có nền nông nghiệp tiên tiến và Việt Nam: Việt Nam, Mỹ, Trung Quốc, Đức, Nhật Bản từ năm 2000 đến năm 2021. Bộ dữ liệu được lấy từ **Faostat**. Đơn vị của giá trị sản xuất là 1000 USD

Sau đây ta sẽ tiến hành đọc dữ liệu và xem dữ liệu có những gì
```{r}
# Lệnh đọc dữ liệu với file dữ liệu là csv
agr <- read.xlsx("D:/T.LONG/FAOSTAT_data_en_1-27-2024-4.xlsx", sheetIndex = 1, header = 1)
```
Ta sẽ dùng lệnh str để xem cấu trúc của dữ liệu 
```{r}
# Lệnh cho biết cấu trúc của bộ dữ liệu
str(agr)
```

Ta sẽ giải thích kết quả mà câu lệnh đã trả:

* Bộ dữ liệu này là data frame, bao gồm 274 quan sát và 14 biến 
* Ở cột 1 là tên biến, cột 2 là kiểu biến, cột 3 là những quan sát
* Ở cột 2 có những ký hiệu: 
  * "chr": Kiểu biến là ký tự
  * "int": Kiểu biến là số nguyên
  * "num": Kiểu biến là sỗ thực
* Bộ dữ liệu có 7 biến định tính, 7 biến định lượng trong đó biến "Year" và những biến có dạng ".Code" không có ý nghĩa khi tính toán.
* Giải thích ý nghĩa tên biến:
  * Domain.Code:Mã lĩnh vực quan sát
  * Domain: Lĩnh vực quan sát
  * Area.Code..M49: Mã của khu vực quan sát
  * Area: Tên khu vực quan sát
  * Element.Code: Mã thang đo giá trị 
  * Element: Thang đo giá trị
  * Item.Code..CPC.: Mã của sản phẩm
  * Item: Tên sản phẩm
  * Year.Code: Mã năm quan sát
  * Year: Năm quan sát
  * Unit: Đơn vị
  * Value: Giá trị
  * Flag: Biểu tượng
  * Flag.Description: Giải thích biểu tượng
Ta sẽ kiểm tra giá trị thiếu của bộ dữ liệu
```{r}
sum(is.na(agr))
```
Với kết quả trên thì bộ dữ liệu không có giá trị thiếu

## Chọn ra bộ dữ liệu cần thiết
Ở bộ dữ liệu trên ta chỉ cần lấy các biến như: Tên quốc gia, năm quan sát, tên sản phẩm, giá trị sản phẩm. Ta sẽ dùng package tidyverse để thực hiện các thao tác về sau
```{r}
# Lệnh chọn ra biến cần thiết
library(tidyverse)
agr1 <- agr %>% select(Area,Year,Item,Value)
```
Bộ dữ liệu đang có dạng là long table ta sẽ chuyển dữ liệu về wide table để tiện cho việc phân tích. Ta chuyển các giá trị ở cột Item thành cột và có giá trị là Value
```{r}
agr1 <- agr1 %>% spread(key = Item, value = Value)
names(agr1)
```
Ta sẽ tiến hành đổi tên các biến để dễ dàng thao tác hơn
```{r}
# Lệnh đổi tên các cột
agr1 <- agr1 %>% rename(Quốc_gia=Area,
                          Năm=Year,
                          Cà_phê="Coffee, green",
                          Thịt_heo="Meat of pig with the bone, fresh or chilled",
                          Gạo="Rice",
                          Đường= "Sugar cane")
```

## Mã hoá dữ liệu
Ta sẽ nhóm các năm thành thập niên rùi gán nhãn cho chúng, sẽ có 2 thập niên là 2000s ứng từ năm 2000 đến năm 2009 và 2010s ứng từ năm 2010 đến năm 2021. Ta sẽ dùng lệnh case_match để thực hiện việc gán nhãn
```{r}
agr1$TNiên <- agr1$Năm %>% case_match(2000:2009 ~ "2000s",
                                      2010:2021 ~ "2010s") 

```
Ta tiếp tực tạo bảng tần số theo biến TNiên và biến Item của bộ dữ liệu gốc. Và dùng package DT để tạo ra 1 bảng có tên cột và tên của bảng
```{r}
agr$TNiên <- agr$Year %>% case_match(2000:2009 ~ "2000s",
                                      2010:2021 ~ "2010s")
ts <- agr %>% group_by(TNiên,Item) %>% summarise(n=n())
library(DT)
datatable(ts, rownames = F,colnames = c("Thập niên","Sản phẩm","Tần số"),
          caption = "Bảng 1: Bảng tần số theo thập niên và sản phẩm")
```
Ta sẽ giải thích kết quả trên:

* Thập niên 2000s:
  * Giá trị của cà phê có 20 quan sát
  * Giá trị của thịt heo có 19 quan sát
  * Giá trị của gạo có 40 quan sát
  * Giá trị của đường có 40 quan sát
* Thập niên 2010s
  * Giá trị của cà phê có 28 quan sát
  * Giá trị của thịt heo có 34 quan sát
  * Giá trị của gạo có 47 quan sát
  * Giá trị của đường có 46 quan sát

## Phân tích dữ liệu 
Ta sẽ tiến hành tính giá trị sản xuất trung bình sản phẩm mỗi quốc gia. Ta sẽ dùng lệnh across lồng vào summarise để tính trung bình nhiều biến.
```{r}
gttb <- agr1 %>% group_by(Quốc_gia) %>% summarise(across(c("Cà_phê","Thịt_heo",
                                                           "Gạo","Đường"),~mean(.x,na.rm = TRUE)))
datatable(gttb, rownames = F,colnames = c("Quốc gia",
                                          "Cà phê",
                                          "Thịt heo",
                                          "Gạo",
                                          "Đường"),
          caption = "Bảng 2: Bảng giá trị trung bình của các sản phẩm")
```
* Về cà phê: Thì Việt Nam sản xuất ra nhiều giá trị nhất rồi tới Trung Quốc và Mỹ.
* Về thịt heo: Thì Trung quốc là nước sản xuất ra giá trị nhiều nhất tiếp đến là Đức và Việt Nam
* Về gạo: Trung Quốc lại tiếp tục dẫn đầu về mặt giá trị sản xuất tiếp đến là Nhật Bản và Việt Nam
* Về đường: Trung Quốc là nước tạo ra giá trị sản xuất nhiều nhất tiếp đến là Mỹ và Việt Nam

Thông qua kết quả trên cho ta thấy được Trung Quốc mạnh về phần nông nghiệp hơn Mỹ, Việt Nam cũng có sự cạnh tranh về nông nghiệp với các nước đang có nền công nghiệp tiên tiến. Đánh giá trên là khách quan có thể xảy ra sai sót vì sau khi chuyển sau long table đã có dữ liệu bị thiếu, đây là hạn chế của bộ dữ liệu này.


