TL PTDLĐT

Thống kê mô tả và đồ thị tần số, tần suất

library(AER)

## Loading required package: car

## Loading required package: carData

## Loading required package: lmtest

## Loading required package: zoo

## 
## Attaching package: 'zoo'

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     as.Date, as.Date.numeric

## Loading required package: sandwich

## Loading required package: survival

library(DT)
library(DescTools)

## 
## Attaching package: 'DescTools'

## The following object is masked from 'package:car':
## 
##     Recode

library(ggplot2)
library(epitools)

## 
## Attaching package: 'epitools'

## The following object is masked from 'package:survival':
## 
##     ratetable

library(tidyverse)

## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.2     ✔ readr     2.1.4
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.0
## ✔ lubridate 1.9.2     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ purrr     1.0.1     ✔ tidyr     1.3.0

## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ✖ dplyr::recode() masks car::recode()
## ✖ purrr::some()   masks car::some()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

library(readxl)
Data_PTDLDT <- read_excel("/Users/lenhuquynh/Downloads/Data_PTDLDT.xlsx")

1.1. Biến Gender

Bảng tần số

table(Data_PTDLDT$Gender)

## 
## Female   Male 
##     79    156

a <- prop.table(table(Data_PTDLDT$Gender)) * 100

Đồ thị

pie(a, labels = paste(names(a), round(a, 2), "%"),
    main = "Đồ thị tròn về tỷ lệ nam nữ")

Kết quả

Qua bảng tần số và đồ thị trên cho thấy trong bộ dữ liệu nghiên cứu số quan sát mang giới tính Nữ (Female) là 79 quan sát chiếm 33.62% và 156 quan sát còn lại là giới tính Nam (Male) chiếm 66.38%.

1.2. Biến Department

Bảng tần số

table(Data_PTDLDT$Department) %>% addmargins ()

## 
## B.com Accounting and Finance                    B.com ISM 
##                           15                           28 
##                          BCA                     Commerce 
##                          132                           60 
##                          Sum 
##                          235

prop.table(table(Data_PTDLDT$Department)) * 100

## 
## B.com Accounting and Finance                    B.com ISM 
##                     6.382979                    11.914894 
##                          BCA                     Commerce 
##                    56.170213                    25.531915

Đồ thị

b <- as.data.frame(table(Data_PTDLDT$Department)) 
colnames(b) <- c("Ngành", "Count")
ggplot(b, aes(x = Ngành, y = Count, fill = Ngành)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Biểu đồ thể hiện số lượng sinh viên theo các ngành học", x = "Các ngành học của sinh viên", y = "Số lượng") +
  theme_minimal()

Kết quả

Trong tổng 235 sinh viên được khảo sát: Sinh viên theo ngành BCA (Quản trị thương mại) chiếm hơn một nửa với 56,17% (132 sinh viên) và sinh viên theo ngành Accounting and Finance (Kế toán và Tài chính) là ít nhất với 6,383% (15 sinh viên). Sinh viên theo ngành Commerce (Kinh doanh thương mại) chiếm 25,532% (60 sinh viên), còn lại 28 sinh viên theo ngành học ISM (Quản lý hệ thống thông tin) chiếm 11,915%.

1.3. Biến 12th Mark

Bảng tần số, thống kê mô tả

table(Data_PTDLDT$`12th Mark`) 

## 
##    45    47    48  49.5    50    51    52    53    54    55    57    58    59 
##     2     1     2     1    11     1     1     2     3     8     4     2     1 
##    60    61  61.3 61.33  61.6 61.67    62  62.6    63  63.3 63.66    64  64.8 
##    24     3     1     1     1     1     3     1     4     1     1     6     1 
##    65  65.3  65.5    66    67  67.5    68  68.1  68.3    69  69.7    70    71 
##    12     1     1     2     3     1     3     1     1     6     1    24     2 
##    72  72.8    73  73.3  73.8    74    75    76 76.77    77    78    79  79.5 
##     3     1     4     1     1     3    16     3     1     2     4     4     1 
##    80    81    82    83  83.5    84    85    86    87    88    89    90    91 
##    13     2     1     1     2     1     8     4     1     4     1     5     1 
##    92    94 
##     1     1

summary (Data_PTDLDT$`12th Mark`)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   45.00   60.00   69.00   68.78   76.00   94.00

Đồ thị

hist(Data_PTDLDT$`12th Mark`)

Kết quả

Kết quả của thống kê mô tả cho ta biết được số điểm lớp 12 mà sinh viên trong bộ dữ liệu đạt được trung bình là 68.8 điểm, số điểm cao nhất và thấp nhất mà sinh viên có thể đạt được lần lượt là 94 điểm và 45 điểm. Chủ yếu sinh viên có điểm lớp 12 trong khoảng từ 55 điểm tới 80 điểm là nhiều nhất. Từ 45 điểm tới dưới 55 điểm có số sinh viên đạt được thứ 2 và khoảng điểm ít sinh viên đạt được nhất là trên 80 điểm.

1.4. Biến college mark

Thay đổi biến định lượng thành định tính

Data_PTDLDT$`college mark` <- cut(Data_PTDLDT$`college mark`, breaks = c(0, 60, 80, 100), labels = c("Low", "Medium", "High"))
c <- as.data.frame(table(Data_PTDLDT$`college mark`)) 
c

Bảng tần số

prop.table(table(Data_PTDLDT$`college mark`)) * 100

## 
##      Low   Medium     High 
## 25.53191 53.61702 20.85106

Đồ thị

d <- (prop.table(table(Data_PTDLDT$`college mark`)) * 100) 
pie(d, labels = paste(names(d), round(d, 2), "%"),
    main = "Đồ thị tròn về tỷ lệ điểm theo levels")

Kết quả

Với bộ dữ liệu nghiên cứu, tỷ lệ sinh viên đạt điểm đại học ở mức trung bình (60-80) chiếm đa số với 53,62%. Tỷ lệ sinh viên đạt điểm đại học ở mức thấp (0-60) chiếm 25,53% nhiều hơn tỷ lệ sinh viên đạt điểm đại học ở mức cao (80-100) chiếm 20.85%.