getwd()
## [1] "/Users/aleigey/Desktop/WFED540Midtermattempt2"
require(datasets)
require(ggvis)
## Loading required package: ggvis
require(dplyr)
## Loading required package: dplyr
##
## Attaching package: 'dplyr'
##
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
##
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
require(magrittr)
## Loading required package: magrittr
First I down load the .csv file. and then run it to see what it looks like.
lifestat<-read.csv(file="http://www.personal.psu.edu/dlp/WFED540/pwces.csv",header=TRUE,sep=",")
lifestat
## gender lifesat
## 1 1 20
## 2 1 18
## 3 0 25
## 4 0 7
## 5 0 23
## 6 0 25
## 7 1 22
## 8 NA NA
## 9 0 21
## 10 0 29
## 11 1 26
## 12 0 26
## 13 1 18
## 14 0 28
## 15 1 21
## 16 1 21
## 17 NA NA
## 18 0 19
## 19 NA NA
## 20 1 26
## 21 NA NA
## 22 0 24
## 23 NA NA
## 24 1 10
## 25 1 18
## 26 1 14
## 27 1 24
## 28 1 19
## 29 NA NA
## 30 0 26
## 31 1 26
## 32 0 25
## 33 1 15
## 34 0 29
## 35 0 29
## 36 0 23
## 37 1 24
## 38 1 15
## 39 1 22
## 40 0 13
## 41 1 24
## 42 0 NA
## 43 0 19
## 44 1 22
## 45 0 15
## 46 1 30
## 47 1 12
## 48 1 25
## 49 0 11
## 50 1 13
## 51 0 23
## 52 NA NA
## 53 1 6
## 54 0 25
## 55 1 20
## 56 1 25
## 57 0 15
## 58 0 29
## 59 1 29
## 60 1 27
## 61 1 26
## 62 0 9
## 63 0 19
## 64 NA NA
## 65 1 16
## 66 0 17
## 67 0 25
## 68 1 25
## 69 0 21
## 70 1 24
## 71 NA NA
## 72 1 22
## 73 1 30
## 74 0 21
## 75 NA NA
## 76 1 18
## 77 1 20
## 78 1 28
## 79 1 25
## 80 0 11
## 81 0 30
## 82 0 13
## 83 1 14
## 84 NA NA
## 85 0 27
## 86 1 20
## 87 1 16
## 88 1 16
## 89 NA 24
## 90 1 7
## 91 1 18
## 92 1 23
## 93 1 23
## 94 1 13
## 95 1 24
## 96 1 17
## 97 NA NA
## 98 1 20
## 99 1 27
## 100 0 23
## 101 NA NA
## 102 0 9
## 103 1 12
## 104 0 21
## 105 1 20
## 106 1 29
## 107 0 23
## 108 NA NA
## 109 NA NA
## 110 0 25
## 111 0 16
## 112 1 24
## 113 1 19
## 114 1 20
## 115 0 19
## 116 NA NA
## 117 1 22
## 118 0 20
## 119 NA NA
## 120 0 19
## 121 0 17
## 122 0 27
## 123 0 25
## 124 1 28
## 125 0 17
## 126 0 23
## 127 0 5
## 128 0 26
## 129 1 29
## 130 0 20
## 131 0 8
## 132 0 28
## 133 0 18
## 134 1 29
## 135 1 22
## 136 1 14
## 137 1 16
## 138 0 14
## 139 1 29
## 140 0 10
## 141 0 25
## 142 1 30
## 143 1 27
## 144 0 21
## 145 0 24
## 146 1 13
## 147 0 17
## 148 0 12
## 149 1 25
## 150 0 24
## 151 0 22
## 152 0 18
## 153 1 25
## 154 0 25
## 155 0 15
## 156 1 26
## 157 0 5
## 158 0 18
## 159 1 24
## 160 0 25
## 161 1 26
## 162 1 11
## 163 0 16
## 164 0 21
## 165 1 21
## 166 0 23
## 167 1 20
## 168 0 7
## 169 1 25
## 170 0 28
## 171 1 28
## 172 0 22
## 173 1 22
## 174 NA NA
## 175 0 10
## 176 0 28
## 177 0 15
## 178 0 19
## 179 0 30
## 180 1 26
## 181 0 26
## 182 1 27
## 183 0 20
## 184 1 25
## 185 1 30
## 186 0 23
## 187 0 27
## 188 1 26
## 189 0 25
## 190 0 30
## 191 1 14
## 192 0 12
## 193 1 22
## 194 0 18
## 195 0 25
## 196 1 19
## 197 1 24
## 198 NA NA
## 199 1 29
## 200 0 22
## 201 0 30
## 202 0 23
## 203 1 17
## 204 0 16
## 205 1 25
## 206 0 22
## 207 0 28
## 208 0 25
## 209 1 27
## 210 0 16
## 211 0 21
## 212 0 18
## 213 0 19
## 214 1 25
## 215 0 23
## 216 1 18
## 217 0 23
## 218 0 26
## 219 NA NA
## 220 0 24
## 221 1 17
## 222 0 12
## 223 0 26
## 224 0 21
## 225 1 25
## 226 0 27
## 227 NA NA
## 228 0 25
## 229 0 20
## 230 1 24
## 231 0 20
## 232 0 22
## 233 0 28
## 234 1 30
## 235 0 30
## 236 0 22
## 237 0 22
## 238 0 20
## 239 0 10
## 240 0 20
## 241 1 27
## 242 NA NA
## 243 1 27
## 244 0 18
## 245 0 29
## 246 0 7
## 247 0 NA
## 248 0 15
## 249 0 16
## 250 1 28
## 251 0 20
## 252 0 22
## 253 0 25
## 254 1 19
## 255 0 17
## 256 0 17
## 257 0 25
## 258 0 25
## 259 0 23
## 260 1 27
## 261 NA NA
## 262 NA NA
## 263 1 30
## 264 0 23
## 265 0 23
## 266 0 22
## 267 1 28
## 268 0 20
## 269 1 27
## 270 0 29
## 271 1 25
## 272 1 28
## 273 1 23
## 274 1 24
## 275 1 10
## 276 1 22
## 277 1 24
## 278 1 19
## 279 0 28
## 280 0 23
## 281 0 17
## 282 1 25
## 283 1 24
## 284 0 25
## 285 0 12
## 286 1 28
## 287 0 28
## 288 0 NA
## 289 0 NA
## 290 0 20
## 291 0 30
## 292 1 21
## 293 0 20
## 294 0 13
## 295 0 28
## 296 NA NA
## 297 1 24
## 298 1 29
## 299 1 NA
## 300 NA NA
## 301 0 30
## 302 1 14
## 303 0 14
## 304 0 22
## 305 0 29
## 306 0 19
## 307 0 25
## 308 0 25
## 309 0 28
## 310 0 26
## 311 0 28
## 312 0 14
## 313 0 21
## 314 0 28
## 315 0 12
## 316 0 25
## 317 1 27
## 318 1 17
## 319 0 24
## 320 0 15
## 321 NA NA
## 322 1 11
## 323 0 25
## 324 0 29
## 325 1 26
## 326 1 25
## 327 1 8
## 328 1 15
## 329 0 26
## 330 1 27
## 331 1 16
## 332 0 30
## 333 1 15
## 334 NA NA
## 335 1 25
## 336 1 24
## 337 0 24
## 338 1 18
## 339 1 27
## 340 0 26
## 341 1 22
## 342 1 25
## 343 0 30
## 344 NA NA
## 345 0 13
## 346 0 23
## 347 0 25
## 348 1 26
## 349 1 29
## 350 0 24
## 351 0 28
## 352 1 28
## 353 1 14
## 354 0 17
## 355 1 22
## 356 0 20
## 357 0 28
## 358 1 11
## 359 0 18
## 360 1 29
## 361 0 27
## 362 1 19
## 363 1 22
## 364 1 26
## 365 0 21
## 366 1 20
## 367 NA NA
## 368 1 30
## 369 1 25
## 370 0 15
## 371 0 29
## 372 0 13
## 373 0 24
## 374 NA NA
## 375 0 14
## 376 1 24
## 377 0 22
## 378 0 17
## 379 0 22
## 380 0 21
## 381 1 29
## 382 1 24
## 383 1 15
## 384 0 30
## 385 1 22
## 386 1 24
## 387 1 22
## 388 NA NA
## 389 0 29
## 390 1 NA
## 391 1 7
## 392 1 25
## 393 1 19
## 394 1 10
## 395 0 25
## 396 1 27
## 397 0 25
## 398 1 21
## 399 0 15
## 400 NA NA
## 401 1 21
## 402 0 28
## 403 0 23
## 404 NA NA
## 405 1 23
## 406 1 5
## 407 0 10
## 408 0 30
## 409 0 22
## 410 0 27
## 411 1 24
## 412 1 24
## 413 1 29
## 414 0 13
## 415 0 19
## 416 0 24
## 417 0 27
## 418 1 29
## 419 0 18
## 420 0 25
## 421 1 21
## 422 0 16
## 423 0 16
## 424 0 30
## 425 1 26
## 426 1 28
## 427 0 28
## 428 0 24
## 429 0 22
## 430 1 20
## 431 NA NA
## 432 0 25
## 433 0 21
## 434 0 9
## 435 0 17
## 436 1 23
## 437 1 25
## 438 NA NA
## 439 NA NA
## 440 1 26
## 441 1 10
## 442 0 30
## 443 0 25
## 444 1 9
## 445 1 24
## 446 1 29
## 447 1 17
## 448 1 21
## 449 NA NA
## 450 0 20
## 451 0 25
## 452 0 23
## 453 1 23
## 454 0 28
## 455 NA NA
## 456 0 22
## 457 1 21
## 458 0 25
## 459 0 26
## 460 0 28
## 461 1 24
## 462 0 27
## 463 0 22
## 464 0 23
## 465 NA NA
## 466 0 19
## 467 1 25
## 468 1 29
## 469 0 17
## 470 1 30
## 471 1 21
## 472 0 16
## 473 NA 25
## 474 NA NA
## 475 NA NA
## 476 NA NA
## 477 NA NA
## 478 1 16
## 479 0 23
## 480 1 24
## 481 0 17
## 482 1 21
## 483 1 27
## 484 1 10
## 485 1 19
## 486 1 24
## 487 1 13
## 488 0 23
## 489 0 11
## 490 0 24
## 491 0 15
## 492 1 26
## 493 1 16
## 494 1 12
## 495 0 23
## 496 0 28
## 497 1 30
## 498 1 15
## 499 0 19
## 500 0 22
## 501 1 24
## 502 1 25
## 503 0 5
## 504 0 23
## 505 0 25
## 506 NA NA
## 507 1 16
## 508 0 21
## 509 0 26
## 510 NA 25
## 511 1 12
## 512 1 24
## 513 1 19
## 514 1 21
## 515 0 23
## 516 1 30
## 517 1 24
## 518 1 28
## 519 0 28
## 520 0 14
## 521 0 18
## 522 1 24
## 523 NA NA
## 524 1 23
## 525 1 20
## 526 0 28
## 527 1 24
## 528 1 29
## 529 0 24
## 530 NA NA
## 531 0 12
## 532 NA NA
## 533 NA NA
## 534 1 24
## 535 1 29
## 536 0 15
## 537 1 17
## 538 0 24
## 539 NA NA
## 540 NA NA
## 541 0 25
## 542 1 24
## 543 1 21
## 544 0 22
## 545 0 23
## 546 1 19
## 547 1 NA
## 548 NA NA
## 549 1 22
## 550 1 10
## 551 1 17
## 552 0 18
## 553 0 26
## 554 0 22
## 555 1 5
## 556 1 29
## 557 NA NA
## 558 0 25
## 559 0 20
## 560 1 16
## 561 NA NA
## 562 1 29
## 563 0 29
## 564 0 23
## 565 0 20
## 566 1 20
## 567 0 18
## 568 0 23
## 569 1 23
## 570 0 13
## 571 0 24
## 572 0 29
## 573 NA NA
## 574 0 26
## 575 0 16
## 576 0 29
## 577 0 18
## 578 0 23
## 579 0 24
## 580 0 22
## 581 0 23
## 582 0 10
## 583 0 28
## 584 0 15
## 585 1 24
## 586 0 17
## 587 0 17
## 588 0 23
## 589 0 22
## 590 0 24
## 591 0 27
## 592 0 22
## 593 0 23
## 594 0 24
## 595 0 27
## 596 1 18
## 597 0 28
## 598 0 17
## 599 0 13
## 600 0 17
## 601 NA NA
## 602 1 15
## 603 1 29
## 604 0 14
## 605 1 6
## 606 1 30
## 607 0 24
## 608 1 12
## 609 0 19
## 610 0 16
## 611 NA NA
## 612 1 24
## 613 1 30
## 614 0 21
## 615 0 25
## 616 1 28
## 617 0 19
## 618 0 22
## 619 0 12
## 620 0 25
## 621 1 20
## 622 0 18
## 623 0 25
## 624 0 20
## 625 0 10
## 626 0 27
## 627 1 21
## 628 0 20
## 629 0 28
## 630 0 22
## 631 0 21
## 632 1 26
## 633 NA NA
## 634 0 28
## 635 1 24
## 636 0 NA
## 637 0 15
## 638 0 30
## 639 1 25
## 640 NA NA
## 641 0 20
## 642 1 27
## 643 0 28
## 644 1 22
## 645 0 10
## 646 0 13
## 647 0 26
## 648 0 18
## 649 NA NA
## 650 0 18
## 651 0 25
## 652 0 25
## 653 0 18
## 654 0 20
## 655 0 25
## 656 0 23
## 657 0 21
## 658 0 17
## 659 0 8
## 660 0 23
## 661 1 10
## 662 0 25
## 663 0 29
## 664 0 11
## 665 0 23
## 666 NA NA
## 667 0 21
## 668 0 22
## 669 1 24
## 670 0 24
## 671 0 25
## 672 0 13
## 673 1 21
## 674 1 30
## 675 0 12
## 676 0 22
## 677 0 21
## 678 1 30
## 679 0 23
## 680 1 NA
## 681 0 23
## 682 0 24
## 683 1 8
## 684 1 26
## 685 1 23
## 686 0 25
## 687 0 NA
## 688 0 24
## 689 NA NA
## 690 1 27
## 691 0 20
## 692 NA NA
## 693 1 27
## 694 1 19
## 695 0 12
## 696 0 20
## 697 1 24
## 698 0 24
## 699 0 16
## 700 1 NA
## 701 1 17
## 702 1 19
## 703 0 16
## 704 0 23
## 705 1 21
## 706 0 26
## 707 0 24
## 708 1 25
## 709 1 20
## 710 1 24
## 711 0 16
## 712 NA NA
## 713 1 20
## 714 0 24
## 715 NA NA
## 716 1 18
## 717 0 25
## 718 0 15
## 719 NA NA
## 720 1 21
## 721 0 19
## 722 1 10
## 723 0 15
## 724 0 28
## 725 0 17
## 726 1 20
## 727 0 11
## 728 0 24
## 729 0 19
## 730 0 21
## 731 0 23
## 732 0 28
## 733 0 16
## 734 0 25
## 735 0 22
## 736 0 11
## 737 1 26
## 738 0 10
## 739 0 20
## 740 0 21
## 741 1 23
## 742 0 23
## 743 0 23
## 744 0 20
## 745 0 30
## 746 0 11
## 747 0 26
## 748 0 21
## 749 0 16
## 750 0 17
## 751 0 13
## 752 1 26
## 753 0 26
## 754 NA NA
## 755 0 18
## 756 0 24
getwd()
## [1] "/Users/aleigey/Desktop/WFED540Midtermattempt2"
Next I remove the NA from the data by the following rcode.
newlifestat<-filter(lifestat,gender>-1, gender<2, lifesat>4)
newlifestat
## gender lifesat
## 1 1 20
## 2 1 18
## 3 0 25
## 4 0 7
## 5 0 23
## 6 0 25
## 7 1 22
## 8 0 21
## 9 0 29
## 10 1 26
## 11 0 26
## 12 1 18
## 13 0 28
## 14 1 21
## 15 1 21
## 16 0 19
## 17 1 26
## 18 0 24
## 19 1 10
## 20 1 18
## 21 1 14
## 22 1 24
## 23 1 19
## 24 0 26
## 25 1 26
## 26 0 25
## 27 1 15
## 28 0 29
## 29 0 29
## 30 0 23
## 31 1 24
## 32 1 15
## 33 1 22
## 34 0 13
## 35 1 24
## 36 0 19
## 37 1 22
## 38 0 15
## 39 1 30
## 40 1 12
## 41 1 25
## 42 0 11
## 43 1 13
## 44 0 23
## 45 1 6
## 46 0 25
## 47 1 20
## 48 1 25
## 49 0 15
## 50 0 29
## 51 1 29
## 52 1 27
## 53 1 26
## 54 0 9
## 55 0 19
## 56 1 16
## 57 0 17
## 58 0 25
## 59 1 25
## 60 0 21
## 61 1 24
## 62 1 22
## 63 1 30
## 64 0 21
## 65 1 18
## 66 1 20
## 67 1 28
## 68 1 25
## 69 0 11
## 70 0 30
## 71 0 13
## 72 1 14
## 73 0 27
## 74 1 20
## 75 1 16
## 76 1 16
## 77 1 7
## 78 1 18
## 79 1 23
## 80 1 23
## 81 1 13
## 82 1 24
## 83 1 17
## 84 1 20
## 85 1 27
## 86 0 23
## 87 0 9
## 88 1 12
## 89 0 21
## 90 1 20
## 91 1 29
## 92 0 23
## 93 0 25
## 94 0 16
## 95 1 24
## 96 1 19
## 97 1 20
## 98 0 19
## 99 1 22
## 100 0 20
## 101 0 19
## 102 0 17
## 103 0 27
## 104 0 25
## 105 1 28
## 106 0 17
## 107 0 23
## 108 0 5
## 109 0 26
## 110 1 29
## 111 0 20
## 112 0 8
## 113 0 28
## 114 0 18
## 115 1 29
## 116 1 22
## 117 1 14
## 118 1 16
## 119 0 14
## 120 1 29
## 121 0 10
## 122 0 25
## 123 1 30
## 124 1 27
## 125 0 21
## 126 0 24
## 127 1 13
## 128 0 17
## 129 0 12
## 130 1 25
## 131 0 24
## 132 0 22
## 133 0 18
## 134 1 25
## 135 0 25
## 136 0 15
## 137 1 26
## 138 0 5
## 139 0 18
## 140 1 24
## 141 0 25
## 142 1 26
## 143 1 11
## 144 0 16
## 145 0 21
## 146 1 21
## 147 0 23
## 148 1 20
## 149 0 7
## 150 1 25
## 151 0 28
## 152 1 28
## 153 0 22
## 154 1 22
## 155 0 10
## 156 0 28
## 157 0 15
## 158 0 19
## 159 0 30
## 160 1 26
## 161 0 26
## 162 1 27
## 163 0 20
## 164 1 25
## 165 1 30
## 166 0 23
## 167 0 27
## 168 1 26
## 169 0 25
## 170 0 30
## 171 1 14
## 172 0 12
## 173 1 22
## 174 0 18
## 175 0 25
## 176 1 19
## 177 1 24
## 178 1 29
## 179 0 22
## 180 0 30
## 181 0 23
## 182 1 17
## 183 0 16
## 184 1 25
## 185 0 22
## 186 0 28
## 187 0 25
## 188 1 27
## 189 0 16
## 190 0 21
## 191 0 18
## 192 0 19
## 193 1 25
## 194 0 23
## 195 1 18
## 196 0 23
## 197 0 26
## 198 0 24
## 199 1 17
## 200 0 12
## 201 0 26
## 202 0 21
## 203 1 25
## 204 0 27
## 205 0 25
## 206 0 20
## 207 1 24
## 208 0 20
## 209 0 22
## 210 0 28
## 211 1 30
## 212 0 30
## 213 0 22
## 214 0 22
## 215 0 20
## 216 0 10
## 217 0 20
## 218 1 27
## 219 1 27
## 220 0 18
## 221 0 29
## 222 0 7
## 223 0 15
## 224 0 16
## 225 1 28
## 226 0 20
## 227 0 22
## 228 0 25
## 229 1 19
## 230 0 17
## 231 0 17
## 232 0 25
## 233 0 25
## 234 0 23
## 235 1 27
## 236 1 30
## 237 0 23
## 238 0 23
## 239 0 22
## 240 1 28
## 241 0 20
## 242 1 27
## 243 0 29
## 244 1 25
## 245 1 28
## 246 1 23
## 247 1 24
## 248 1 10
## 249 1 22
## 250 1 24
## 251 1 19
## 252 0 28
## 253 0 23
## 254 0 17
## 255 1 25
## 256 1 24
## 257 0 25
## 258 0 12
## 259 1 28
## 260 0 28
## 261 0 20
## 262 0 30
## 263 1 21
## 264 0 20
## 265 0 13
## 266 0 28
## 267 1 24
## 268 1 29
## 269 0 30
## 270 1 14
## 271 0 14
## 272 0 22
## 273 0 29
## 274 0 19
## 275 0 25
## 276 0 25
## 277 0 28
## 278 0 26
## 279 0 28
## 280 0 14
## 281 0 21
## 282 0 28
## 283 0 12
## 284 0 25
## 285 1 27
## 286 1 17
## 287 0 24
## 288 0 15
## 289 1 11
## 290 0 25
## 291 0 29
## 292 1 26
## 293 1 25
## 294 1 8
## 295 1 15
## 296 0 26
## 297 1 27
## 298 1 16
## 299 0 30
## 300 1 15
## 301 1 25
## 302 1 24
## 303 0 24
## 304 1 18
## 305 1 27
## 306 0 26
## 307 1 22
## 308 1 25
## 309 0 30
## 310 0 13
## 311 0 23
## 312 0 25
## 313 1 26
## 314 1 29
## 315 0 24
## 316 0 28
## 317 1 28
## 318 1 14
## 319 0 17
## 320 1 22
## 321 0 20
## 322 0 28
## 323 1 11
## 324 0 18
## 325 1 29
## 326 0 27
## 327 1 19
## 328 1 22
## 329 1 26
## 330 0 21
## 331 1 20
## 332 1 30
## 333 1 25
## 334 0 15
## 335 0 29
## 336 0 13
## 337 0 24
## 338 0 14
## 339 1 24
## 340 0 22
## 341 0 17
## 342 0 22
## 343 0 21
## 344 1 29
## 345 1 24
## 346 1 15
## 347 0 30
## 348 1 22
## 349 1 24
## 350 1 22
## 351 0 29
## 352 1 7
## 353 1 25
## 354 1 19
## 355 1 10
## 356 0 25
## 357 1 27
## 358 0 25
## 359 1 21
## 360 0 15
## 361 1 21
## 362 0 28
## 363 0 23
## 364 1 23
## 365 1 5
## 366 0 10
## 367 0 30
## 368 0 22
## 369 0 27
## 370 1 24
## 371 1 24
## 372 1 29
## 373 0 13
## 374 0 19
## 375 0 24
## 376 0 27
## 377 1 29
## 378 0 18
## 379 0 25
## 380 1 21
## 381 0 16
## 382 0 16
## 383 0 30
## 384 1 26
## 385 1 28
## 386 0 28
## 387 0 24
## 388 0 22
## 389 1 20
## 390 0 25
## 391 0 21
## 392 0 9
## 393 0 17
## 394 1 23
## 395 1 25
## 396 1 26
## 397 1 10
## 398 0 30
## 399 0 25
## 400 1 9
## 401 1 24
## 402 1 29
## 403 1 17
## 404 1 21
## 405 0 20
## 406 0 25
## 407 0 23
## 408 1 23
## 409 0 28
## 410 0 22
## 411 1 21
## 412 0 25
## 413 0 26
## 414 0 28
## 415 1 24
## 416 0 27
## 417 0 22
## 418 0 23
## 419 0 19
## 420 1 25
## 421 1 29
## 422 0 17
## 423 1 30
## 424 1 21
## 425 0 16
## 426 1 16
## 427 0 23
## 428 1 24
## 429 0 17
## 430 1 21
## 431 1 27
## 432 1 10
## 433 1 19
## 434 1 24
## 435 1 13
## 436 0 23
## 437 0 11
## 438 0 24
## 439 0 15
## 440 1 26
## 441 1 16
## 442 1 12
## 443 0 23
## 444 0 28
## 445 1 30
## 446 1 15
## 447 0 19
## 448 0 22
## 449 1 24
## 450 1 25
## 451 0 5
## 452 0 23
## 453 0 25
## 454 1 16
## 455 0 21
## 456 0 26
## 457 1 12
## 458 1 24
## 459 1 19
## 460 1 21
## 461 0 23
## 462 1 30
## 463 1 24
## 464 1 28
## 465 0 28
## 466 0 14
## 467 0 18
## 468 1 24
## 469 1 23
## 470 1 20
## 471 0 28
## 472 1 24
## 473 1 29
## 474 0 24
## 475 0 12
## 476 1 24
## 477 1 29
## 478 0 15
## 479 1 17
## 480 0 24
## 481 0 25
## 482 1 24
## 483 1 21
## 484 0 22
## 485 0 23
## 486 1 19
## 487 1 22
## 488 1 10
## 489 1 17
## 490 0 18
## 491 0 26
## 492 0 22
## 493 1 5
## 494 1 29
## 495 0 25
## 496 0 20
## 497 1 16
## 498 1 29
## 499 0 29
## 500 0 23
## 501 0 20
## 502 1 20
## 503 0 18
## 504 0 23
## 505 1 23
## 506 0 13
## 507 0 24
## 508 0 29
## 509 0 26
## 510 0 16
## 511 0 29
## 512 0 18
## 513 0 23
## 514 0 24
## 515 0 22
## 516 0 23
## 517 0 10
## 518 0 28
## 519 0 15
## 520 1 24
## 521 0 17
## 522 0 17
## 523 0 23
## 524 0 22
## 525 0 24
## 526 0 27
## 527 0 22
## 528 0 23
## 529 0 24
## 530 0 27
## 531 1 18
## 532 0 28
## 533 0 17
## 534 0 13
## 535 0 17
## 536 1 15
## 537 1 29
## 538 0 14
## 539 1 6
## 540 1 30
## 541 0 24
## 542 1 12
## 543 0 19
## 544 0 16
## 545 1 24
## 546 1 30
## 547 0 21
## 548 0 25
## 549 1 28
## 550 0 19
## 551 0 22
## 552 0 12
## 553 0 25
## 554 1 20
## 555 0 18
## 556 0 25
## 557 0 20
## 558 0 10
## 559 0 27
## 560 1 21
## 561 0 20
## 562 0 28
## 563 0 22
## 564 0 21
## 565 1 26
## 566 0 28
## 567 1 24
## 568 0 15
## 569 0 30
## 570 1 25
## 571 0 20
## 572 1 27
## 573 0 28
## 574 1 22
## 575 0 10
## 576 0 13
## 577 0 26
## 578 0 18
## 579 0 18
## 580 0 25
## 581 0 25
## 582 0 18
## 583 0 20
## 584 0 25
## 585 0 23
## 586 0 21
## 587 0 17
## 588 0 8
## 589 0 23
## 590 1 10
## 591 0 25
## 592 0 29
## 593 0 11
## 594 0 23
## 595 0 21
## 596 0 22
## 597 1 24
## 598 0 24
## 599 0 25
## 600 0 13
## 601 1 21
## 602 1 30
## 603 0 12
## 604 0 22
## 605 0 21
## 606 1 30
## 607 0 23
## 608 0 23
## 609 0 24
## 610 1 8
## 611 1 26
## 612 1 23
## 613 0 25
## 614 0 24
## 615 1 27
## 616 0 20
## 617 1 27
## 618 1 19
## 619 0 12
## 620 0 20
## 621 1 24
## 622 0 24
## 623 0 16
## 624 1 17
## 625 1 19
## 626 0 16
## 627 0 23
## 628 1 21
## 629 0 26
## 630 0 24
## 631 1 25
## 632 1 20
## 633 1 24
## 634 0 16
## 635 1 20
## 636 0 24
## 637 1 18
## 638 0 25
## 639 0 15
## 640 1 21
## 641 0 19
## 642 1 10
## 643 0 15
## 644 0 28
## 645 0 17
## 646 1 20
## 647 0 11
## 648 0 24
## 649 0 19
## 650 0 21
## 651 0 23
## 652 0 28
## 653 0 16
## 654 0 25
## 655 0 22
## 656 0 11
## 657 1 26
## 658 0 10
## 659 0 20
## 660 0 21
## 661 1 23
## 662 0 23
## 663 0 23
## 664 0 20
## 665 0 30
## 666 0 11
## 667 0 26
## 668 0 21
## 669 0 16
## 670 0 17
## 671 0 13
## 672 1 26
## 673 0 26
## 674 0 18
## 675 0 24
Now for my null hypothesis There is no difference by gender between the mean life satisfaction
among working professionals. The alternative is that there is a difference by gender
between the mean life satisfaction among working professionals.
The level of acceptable probability of type 1 error will be set at .05.
Now I will test the null hypothesis with a t-test
t.test(lifesat~gender,newlifestat,var.equal=TRUE)
##
## Two Sample t-test
##
## data: lifesat by gender
## t = -1.349, df = 673, p-value = 0.1778
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -1.4704615 0.2727582
## sample estimates:
## mean in group 0 mean in group 1
## 21.23869 21.83755
Here I fail to reject the null hypothesis that There is no difference by gender
between the mean life satisfaction among working professionals because the
the p-value was greater than .05 level.
t(lifesat by gender)=-1.349, p=0.1778, d=673, 95% CI [-1.4704615, 0.2727582]