GVHD: ThS. Trần Mạnh Tường

Nhóm sinh viên thực hiện:

1. Mai Thị Hoài Thương - 2121001546

2. Nguyễn Thị Ngọc Hà - 2121012474

PHÂN TÍCH NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN MỨC ĐỘ TIÊU THỤ RƯỢU CỦA SINH VIÊN

Bộ dữ liệu “Student Alcohol Consumption EDA” từ Kaggle cung cấp thông tin chi tiết về việc sinh viên tiêu thụ rượu tại các trường trung học ở Bồ Đào Nha. Bộ dữ liệu này không chỉ tập trung vào hành vi tiêu thụ rượu mà còn bao gồm các thông tin về môi trường, gia đình và xã hội của sinh viên. Mục đích của nghiên cứu là để hiểu rõ hơn về mối liên hệ giữa các yếu tố này và thói quen tiêu thụ rượu của sinh viên trong 1 ngày. Dữ liệu được thu thập từ các cuộc khảo sát trong cộng đồng học đường, mang lại cơ hội để nghiên cứu tác động của môi trường và gia đình đối với hành vi tiêu thụ rượu ở độ tuổi sinh viên.

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Giảng viên - ThS. Trần Mạnh Tường. Trong quá trình học tập và tìm hiểu môn “Phân tích dữ liệu định tính”, chúng em đã nhận được sự quan tâm giúp đỡ, hướng dẫn tận tình và cống hiến tâm huyết của thầy. Thầy đã giúp chúng em tích lũy thêm nhiều kiến thức để có cái nhìn hoàn thiện và tổng quan về bộ môn này. Từ những kiến thức được thầy truyền tải, chúng em dần hiểu được tầm quan trọng của môn học mà bấy lâu nay còn nhiều thắc mắc. Thông qua bài tiểu luận này, chúng em xin trình bày những gì chúng em đã tìm hiểu về môn học, và cụ thể là chúng em lựa chọn đề tài “Phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến mức độ tiêu thụ rượu của sinh viên”

Kiến thức là vô hạn nhưng sự tiếp nhận kiến thức của bản thân mỗi chúng em luôn hạn chế một cách nhất định. Do đó, trong quá trình hoàn thành bài tiểu luận, chắc chắn chúng em không tránh khỏi những thiếu sót, vậy nên chúng em rất mong nhận được những đóng góp đến từ thầy để bài tiểu luận của nhóm được hoàn thiện hơn.

Chúng em kính chúc thầy sức khỏe, hạnh phúc và thành công trên con đường sự nghiệp của mình.

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

1.1 Lí do chọn đề tài

Hiện nay, hành vi tiêu thụ rượu là một hiện tượng phổ biến trong đời sống sinh viên. Nhiều sinh viên tham gia các hoạt động xã hội như tiệc tùng, dã ngoại và các sự kiến của trường, nơi rượu thường được phục vụ và tiêu thụ. Nhiều sinh viên không chỉ uống rượu mà còn lạm dụng nó, uống đến mức say xỉn thường xuyên. Tình trạng này đặc biệt phổ biến trong các dịp lễ, kỳ nghỉ và các buổi tiệc lớn. Việc uống rượu say xỉn có thể dẫn đến mất kiểm soát hành vi và gây ra nhiều hậu quả tiêu cực như tai nạn, bạo lực và các vấn đề về sức khỏe. Rượu không chỉ là dùng cho những cuộc vui chơi, tiệc tùng, giao lưu bạn bè mà sinh viên hiện nay còn dùng rượu để giải tỏa nỗi buồn, những áp lực trong học tập, bạn bè, gia đình, tình cảm nên việc tiêu thụ rượu của sinh viên hiện nay rất đáng báo động. Rượu rất dễ dàng được tiếp cận và những chỗ lưu thông rượu không được giám sát chặt chẽ nên ngày càng làm gia tăng mức độ tiêu thụ rượu.Thực trạng tiêu thụ rượu của sinh viên hiện nay là một vấn đề nghiêm trọng cần được quan tâm. Việc nghiên cứu và hiểu rõ hơn về hành vi tiêu thụ rượu của sinh viên trong một ngôi trường ở Bồ Đào Nha sẽ giúp đưa ra được một vài biện pháp giáo dục, phòng ngừa và hỗ trợ thích hợp, nhằm giảm thiểu những hậu quả tiêu cực và bảo vệ sức khỏe và tương lai của sinh viên.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của chúng tôi là phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ tiêu thụ rượu của sinh viên là thấp hay cao. Nghiên cứu nhằm tìm ra các thông tin và đưa ra một biện pháp giúp gia đình và nhà trường quản lý con cái, sinh viên của mình được tốt hơn.

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Tập dữ liệu chứa thông tin từ cuộc khảo sát về sinh viên khóa học Toán ở 2 trường trung học ở Bồ Đào Nha. Bộ dữ liệu chưa các thông tin liên quan đến các sinh viên bao gồm 395 quan sát trên tổng 9 biến.

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp thống kê và các mô hình hồi quy để phân tích dữ liệu cho thấy tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ tiêu thụ rượu của sinh viên.

1.5 Kết cấu bài nghiên cứu

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu.
Chương 2: Dữ liệu nghiên cứu.
Chương 3: Phân tích dữ liệu.
Chương 4: Kết quả mô hình nghiên cứu.
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị.

Chương 2: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

2.1 Giới thiệu bộ dữ liệu

Bộ dữ liệu bao gồm 395 quan sát trên tổng 9 biến của sinh viên khóa học Toán của 2 trường trung học ở Bồ Đào Nha. Dưới đây là bảng chi tiết từng biến trên từng quan sát khác nhau.

std <- read.csv("student-math.csv", header = T)
library(data.table)

## Warning: package 'data.table' was built under R version 4.3.1

data.table(std)

2.2 Mô tả các biến trong bộ dữ liệu

school: ngôi trường sinh viên đang theo học (GP: Gabriel Pereira; MS: Mousinho da Silveria)
sex: giới tính của sinh viên (F: nữ; M: nam)
address: nơi ở của sinh viên (U: thành thị; R: nông thôn)
schoolsup: hỗ trợ giáo dục bổ sung (yes: có; no: không)
famsup: hỗ trợ giáo dục gia đình (yes: có; no: không)
activities: hoạt động ngoại khóa (yes: có; no: không)
internet: truy cập mạng tại nhà (yes: có; no: không)
romantic: mối quan hệ tình cảm (yes: có; no: không)
Dalc: mức tiêu thụ rượu trong 1 ngày (1: rất thấp; 2: thấp; 3: trung bình; 4: cao; 5: rất cao)

Chương 3: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Trong bài luận này, biến phụ thuộc được chọn là biến Dalc (mức độ tiêu thụ rượu của sinh viên trong 1 ngày), do biến Dalc là dữ liệu định lượng với các mức độ 1, 2, 3, 4, 5 nên nhóm biến nó thành dữ liệu định tính là Dalc_2 với 2 biểu hiện cụ thể là thấp và cao. Ở các mức độ 1, 2 và 3 sẽ biến đổi thành biểu hiện tiêu thụ rượu thấp, còn mức độ 4 và 5 sẽ biến đổi thành biểu hiện tiêu thụ rượu cao như bảng dưới đây:

std <- read.csv("student-math.csv", header = T)
std$Dalc_2 <- ifelse(std$Dalc <= 2, "thấp", "cao")
print(std)

##     school sex address schoolsup famsup activities internet romantic Dalc
## 1       GP   F       U       yes     no         no       no       no    1
## 2       GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 3       GP   F       U       yes     no         no      yes       no    2
## 4       GP   F       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 5       GP   F       U        no    yes         no       no       no    1
## 6       GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 7       GP   M       U        no     no         no      yes       no    1
## 8       GP   F       U       yes    yes         no       no       no    1
## 9       GP   M       U        no    yes         no      yes       no    1
## 10      GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 11      GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 12      GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 13      GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 14      GP   M       U        no    yes         no      yes       no    1
## 15      GP   M       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 16      GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 17      GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 18      GP   F       U       yes    yes        yes       no       no    1
## 19      GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    2
## 20      GP   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 21      GP   M       U        no     no         no      yes       no    1
## 22      GP   M       U        no    yes         no      yes       no    1
## 23      GP   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 24      GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    2
## 25      GP   F       R       yes    yes        yes      yes       no    1
## 26      GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 27      GP   M       U        no    yes         no      yes       no    1
## 28      GP   M       U        no     no         no      yes       no    2
## 29      GP   M       U       yes    yes        yes      yes       no    1
## 30      GP   M       U        no    yes        yes      yes      yes    5
## 31      GP   M       U        no    yes         no      yes       no    3
## 32      GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 33      GP   M       R        no    yes        yes      yes      yes    1
## 34      GP   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 35      GP   M       U        no    yes         no      yes       no    1
## 36      GP   F       U        no    yes        yes       no       no    1
## 37      GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 38      GP   M       R        no    yes        yes      yes      yes    1
## 39      GP   F       R       yes    yes        yes      yes       no    1
## 40      GP   F       R       yes    yes        yes       no       no    1
## 41      GP   F       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 42      GP   M       U        no    yes         no      yes      yes    2
## 43      GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 44      GP   M       U       yes    yes         no      yes       no    1
## 45      GP   F       U       yes     no        yes      yes       no    2
## 46      GP   F       U       yes    yes        yes      yes      yes    1
## 47      GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 48      GP   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 49      GP   M       U        no    yes         no       no       no    2
## 50      GP   F       U       yes    yes        yes      yes       no    1
## 51      GP   F       U        no    yes         no      yes       no    2
## 52      GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 53      GP   M       U        no     no         no       no       no    3
## 54      GP   F       U       yes    yes         no      yes       no    2
## 55      GP   F       U        no     no         no      yes       no    4
## 56      GP   F       U        no     no        yes      yes      yes    1
## 57      GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 58      GP   M       U        no    yes        yes       no       no    1
## 59      GP   M       U       yes    yes        yes      yes       no    1
## 60      GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 61      GP   F       R        no    yes        yes       no       no    2
## 62      GP   F       U       yes    yes        yes      yes      yes    5
## 63      GP   F       U       yes     no        yes      yes       no    1
## 64      GP   F       U       yes    yes        yes      yes       no    2
## 65      GP   F       U       yes     no        yes      yes      yes    2
## 66      GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 67      GP   M       U        no    yes        yes      yes      yes    5
## 68      GP   F       U       yes    yes         no      yes       no    1
## 69      GP   F       R       yes    yes         no      yes       no    1
## 70      GP   F       R        no    yes         no      yes       no    2
## 71      GP   M       U        no    yes         no      yes       no    1
## 72      GP   M       U        no     no         no      yes       no    1
## 73      GP   F       R       yes    yes         no      yes      yes    2
## 74      GP   M       U        no     no        yes       no       no    2
## 75      GP   F       U       yes    yes        yes      yes       no    2
## 76      GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    2
## 77      GP   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 78      GP   F       U        no     no         no      yes      yes    1
## 79      GP   M       U       yes    yes        yes      yes       no    1
## 80      GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 81      GP   M       U       yes    yes        yes      yes      yes    1
## 82      GP   M       U       yes     no         no      yes       no    1
## 83      GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 84      GP   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 85      GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    2
## 86      GP   F       U        no     no         no      yes      yes    2
## 87      GP   F       U        no    yes         no       no       no    1
## 88      GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 89      GP   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 90      GP   M       U        no    yes         no       no       no    3
## 91      GP   F       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 92      GP   F       U        no     no        yes      yes       no    1
## 93      GP   F       U       yes    yes         no       no       no    2
## 94      GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 95      GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 96      GP   F       R       yes    yes        yes      yes       no    1
## 97      GP   M       R       yes    yes        yes      yes       no    1
## 98      GP   F       U        no    yes         no       no      yes    1
## 99      GP   F       U        no     no        yes      yes       no    1
## 100     GP   F       U       yes    yes         no      yes       no    1
## 101     GP   M       U       yes    yes        yes      yes       no    5
## 102     GP   M       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 103     GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 104     GP   F       U       yes    yes         no      yes       no    1
## 105     GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 106     GP   F       U       yes     no         no       no       no    1
## 107     GP   F       U       yes    yes         no      yes       no    1
## 108     GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 109     GP   M       R        no    yes        yes      yes      yes    3
## 110     GP   F       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 111     GP   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 112     GP   F       R       yes    yes        yes      yes       no    1
## 113     GP   F       U       yes     no        yes      yes       no    1
## 114     GP   M       U        no     no         no      yes       no    1
## 115     GP   M       R        no     no        yes      yes      yes    1
## 116     GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 117     GP   M       U        no    yes        yes       no       no    1
## 118     GP   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 119     GP   M       R        no    yes        yes      yes       no    1
## 120     GP   M       U        no     no         no      yes       no    1
## 121     GP   F       U        no     no         no      yes       no    1
## 122     GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 123     GP   F       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 124     GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 125     GP   F       U        no     no         no      yes      yes    1
## 126     GP   M       U       yes     no         no      yes       no    3
## 127     GP   F       U       yes     no        yes      yes      yes    1
## 128     GP   F       U        no    yes         no       no       no    1
## 129     GP   M       R        no    yes        yes      yes       no    1
## 130     GP   M       R        no     no        yes      yes       no    2
## 131     GP   F       R        no    yes         no      yes      yes    2
## 132     GP   F       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 133     GP   F       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 134     GP   F       U        no     no         no      yes       no    1
## 135     GP   M       R        no    yes         no       no      yes    1
## 136     GP   F       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 137     GP   M       R        no     no         no       no       no    2
## 138     GP   F       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 139     GP   M       U        no     no         no       no      yes    1
## 140     GP   F       U        no     no        yes      yes       no    1
## 141     GP   M       U       yes    yes         no      yes       no    1
## 142     GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    2
## 143     GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 144     GP   F       U        no     no         no      yes       no    3
## 145     GP   M       U        no    yes         no      yes       no    1
## 146     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 147     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 148     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 149     GP   M       U        no    yes         no      yes      yes    2
## 150     GP   M       U        no     no         no      yes       no    2
## 151     GP   M       U        no     no         no      yes      yes    2
## 152     GP   M       U        no     no        yes       no      yes    3
## 153     GP   F       R        no    yes        yes      yes      yes    2
## 154     GP   M       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 155     GP   F       U       yes    yes         no       no      yes    1
## 156     GP   M       R       yes     no        yes       no       no    1
## 157     GP   M       R        no     no         no       no       no    3
## 158     GP   F       R        no    yes        yes       no       no    1
## 159     GP   M       R        no     no         no       no       no    1
## 160     GP   M       U        no    yes         no      yes      yes    4
## 161     GP   M       R        no     no        yes      yes      yes    2
## 162     GP   M       R       yes    yes         no      yes      yes    1
## 163     GP   M       U        no     no        yes       no       no    2
## 164     GP   M       U        no     no         no      yes       no    1
## 165     GP   M       R        no     no        yes       no      yes    1
## 166     GP   M       U        no    yes        yes       no       no    1
## 167     GP   M       U        no     no         no      yes       no    2
## 168     GP   F       U        no     no         no      yes      yes    1
## 169     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 170     GP   F       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 171     GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    2
## 172     GP   M       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 173     GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 174     GP   F       U        no     no        yes      yes      yes    1
## 175     GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 176     GP   M       U        no     no        yes      yes       no    4
## 177     GP   F       U        no     no        yes      yes       no    1
## 178     GP   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 179     GP   M       R        no    yes        yes      yes      yes    3
## 180     GP   M       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 181     GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    2
## 182     GP   M       U        no     no        yes      yes      yes    1
## 183     GP   F       U        no    yes        yes       no       no    2
## 184     GP   F       U        no    yes        yes      yes      yes    2
## 185     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 186     GP   M       U        no    yes        yes      yes      yes    2
## 187     GP   M       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 188     GP   M       U        no     no        yes      yes      yes    1
## 189     GP   F       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 190     GP   M       R        no     no         no       no       no    1
## 191     GP   F       U        no     no         no      yes       no    1
## 192     GP   F       U        no     no        yes      yes       no    1
## 193     GP   M       U        no     no        yes      yes       no    4
## 194     GP   M       R        no    yes        yes      yes       no    3
## 195     GP   M       U        no     no         no      yes       no    1
## 196     GP   F       U        no     no        yes      yes      yes    1
## 197     GP   M       U        no     no         no      yes       no    1
## 198     GP   M       R        no    yes        yes      yes       no    3
## 199     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    2
## 200     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 201     GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 202     GP   F       U       yes    yes        yes       no       no    1
## 203     GP   F       U        no    yes         no       no       no    1
## 204     GP   F       R        no    yes         no      yes       no    1
## 205     GP   F       R        no    yes        yes      yes       no    1
## 206     GP   F       U        no    yes         no      yes      yes    3
## 207     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    2
## 208     GP   F       U        no     no        yes      yes      yes    1
## 209     GP   F       U        no    yes         no       no       no    1
## 210     GP   F       R        no    yes        yes      yes      yes    1
## 211     GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 212     GP   M       U        no    yes         no      yes      yes    4
## 213     GP   F       U       yes    yes         no      yes       no    1
## 214     GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    2
## 215     GP   F       R        no    yes         no       no       no    1
## 216     GP   F       U        no     no         no      yes       no    1
## 217     GP   F       U        no     no         no      yes      yes    2
## 218     GP   M       U        no    yes         no      yes       no    2
## 219     GP   F       U        no    yes         no       no       no    1
## 220     GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 221     GP   F       R        no    yes        yes      yes       no    1
## 222     GP   F       U        no    yes        yes       no      yes    1
## 223     GP   F       U       yes     no         no      yes       no    1
## 224     GP   M       U        no    yes         no      yes       no    5
## 225     GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 226     GP   F       R        no     no        yes      yes      yes    1
## 227     GP   F       U        no     no        yes      yes       no    1
## 228     GP   M       U        no    yes         no      yes       no    1
## 229     GP   M       U       yes    yes        yes      yes      yes    4
## 230     GP   F       U        no     no        yes      yes      yes    1
## 231     GP   F       U        no     no        yes      yes      yes    1
## 232     GP   M       R        no    yes        yes      yes       no    1
## 233     GP   M       U       yes    yes        yes      yes      yes    1
## 234     GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    2
## 235     GP   M       U        no    yes         no      yes       no    1
## 236     GP   M       U        no     no        yes      yes      yes    1
## 237     GP   M       U        no     no        yes      yes      yes    5
## 238     GP   F       U        no     no         no      yes      yes    1
## 239     GP   F       R        no     no        yes       no       no    1
## 240     GP   M       U        no     no         no      yes       no    3
## 241     GP   M       U        no     no        yes      yes      yes    1
## 242     GP   M       R        no    yes         no      yes       no    2
## 243     GP   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 244     GP   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 245     GP   F       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 246     GP   M       U        no     no         no      yes       no    1
## 247     GP   M       U        no     no         no      yes       no    1
## 248     GP   M       U        no     no         no      yes      yes    5
## 249     GP   M       R        no    yes         no      yes      yes    1
## 250     GP   M       U        no     no         no      yes       no    2
## 251     GP   M       U        no     no         no      yes       no    2
## 252     GP   M       U       yes    yes         no      yes       no    1
## 253     GP   M       U        no     no         no      yes       no    2
## 254     GP   M       R        no     no        yes       no       no    1
## 255     GP   M       R        no     no         no      yes       no    2
## 256     GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 257     GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 258     GP   M       U        no    yes         no      yes       no    1
## 259     GP   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 260     GP   F       U        no     no        yes      yes      yes    1
## 261     GP   F       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 262     GP   M       U        no    yes         no      yes       no    1
## 263     GP   M       R        no     no        yes       no       no    1
## 264     GP   F       U        no     no        yes       no       no    1
## 265     GP   F       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 266     GP   M       R        no    yes        yes      yes       no    3
## 267     GP   M       U        no     no        yes      yes      yes    3
## 268     GP   F       R        no     no        yes      yes       no    2
## 269     GP   M       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 270     GP   F       R        no    yes         no      yes      yes    1
## 271     GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    3
## 272     GP   F       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 273     GP   F       U        no    yes         no       no       no    1
## 274     GP   M       R        no    yes        yes       no      yes    2
## 275     GP   F       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 276     GP   F       U       yes    yes         no      yes      yes    2
## 277     GP   F       R        no     no         no      yes      yes    1
## 278     GP   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 279     GP   F       U       yes    yes        yes      yes      yes    1
## 280     GP   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 281     GP   M       U        no     no        yes      yes      yes    2
## 282     GP   M       U        no     no         no      yes       no    3
## 283     GP   F       R        no    yes        yes       no       no    1
## 284     GP   F       U       yes     no        yes      yes       no    1
## 285     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 286     GP   M       U        no     no         no      yes       no    1
## 287     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 288     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 289     GP   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 290     GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 291     GP   M       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 292     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 293     GP   F       U        no     no         no      yes      yes    1
## 294     GP   F       R        no    yes         no       no       no    1
## 295     GP   M       R        no    yes        yes      yes       no    1
## 296     GP   M       U        no    yes         no      yes       no    1
## 297     GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    2
## 298     GP   F       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 299     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 300     GP   M       U        no    yes         no      yes      yes    2
## 301     GP   F       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 302     GP   M       U        no     no         no      yes       no    2
## 303     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 304     GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 305     GP   M       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 306     GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 307     GP   M       U        no     no        yes       no       no    1
## 308     GP   M       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 309     GP   M       R        no     no        yes       no      yes    1
## 310     GP   F       U       yes    yes        yes      yes       no    1
## 311     GP   F       U        no     no        yes       no      yes    2
## 312     GP   F       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 313     GP   M       U        no     no         no      yes       no    2
## 314     GP   F       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 315     GP   F       U        no     no         no      yes      yes    1
## 316     GP   F       R        no     no         no      yes      yes    1
## 317     GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 318     GP   F       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 319     GP   F       R        no    yes        yes      yes       no    2
## 320     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    3
## 321     GP   F       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 322     GP   F       U        no    yes         no       no      yes    1
## 323     GP   F       R        no    yes        yes      yes       no    2
## 324     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    2
## 325     GP   F       U        no     no         no      yes       no    2
## 326     GP   M       U        no     no        yes      yes       no    2
## 327     GP   M       U        no     no        yes      yes       no    3
## 328     GP   M       R        no    yes         no      yes       no    5
## 329     GP   F       U        no    yes        yes      yes       no    1
## 330     GP   F       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 331     GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    2
## 332     GP   F       R        no    yes         no      yes      yes    1
## 333     GP   F       U        no     no        yes      yes       no    1
## 334     GP   F       U        no     no        yes      yes      yes    1
## 335     GP   F       R        no     no        yes       no       no    1
## 336     GP   F       U        no     no         no      yes       no    1
## 337     GP   F       R        no     no         no       no       no    1
## 338     GP   F       U        no    yes         no      yes      yes    2
## 339     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 340     GP   F       R        no    yes         no      yes       no    2
## 341     GP   F       U        no     no        yes      yes      yes    1
## 342     GP   M       U        no    yes        yes      yes       no    2
## 343     GP   M       U        no     no        yes      yes      yes    1
## 344     GP   F       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 345     GP   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 346     GP   F       U        no     no         no      yes      yes    2
## 347     GP   M       R        no     no         no      yes      yes    1
## 348     GP   M       U        no    yes         no      yes      yes    2
## 349     GP   F       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 350     MS   M       R        no    yes         no      yes       no    5
## 351     MS   M       R        no     no         no      yes       no    3
## 352     MS   M       U        no    yes         no      yes       no    2
## 353     MS   M       U        no     no         no      yes      yes    2
## 354     MS   M       R        no    yes         no      yes       no    3
## 355     MS   M       R        no    yes        yes      yes      yes    1
## 356     MS   F       U        no    yes         no       no      yes    1
## 357     MS   F       R        no    yes        yes      yes       no    1
## 358     MS   F       U        no     no         no       no      yes    1
## 359     MS   M       U        no     no         no      yes      yes    1
## 360     MS   F       U        no     no         no      yes       no    1
## 361     MS   F       R        no     no         no       no      yes    1
## 362     MS   M       R        no     no        yes       no       no    2
## 363     MS   F       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 364     MS   F       U        no    yes        yes      yes      yes    1
## 365     MS   F       R        no     no         no       no       no    1
## 366     MS   M       R        no    yes         no       no       no    2
## 367     MS   M       U        no     no         no      yes      yes    2
## 368     MS   F       R        no    yes         no      yes      yes    1
## 369     MS   F       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 370     MS   F       R        no    yes         no      yes      yes    4
## 371     MS   F       U        no     no        yes       no      yes    1
## 372     MS   M       R        no    yes        yes      yes      yes    2
## 373     MS   F       U        no     no        yes       no      yes    1
## 374     MS   F       R        no     no        yes      yes       no    1
## 375     MS   F       R        no     no         no      yes       no    1
## 376     MS   F       R        no     no         no      yes       no    1
## 377     MS   F       U        no    yes         no      yes      yes    1
## 378     MS   F       R        no     no        yes      yes       no    3
## 379     MS   F       U        no     no         no      yes      yes    1
## 380     MS   F       R        no    yes        yes      yes       no    2
## 381     MS   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 382     MS   M       R        no     no        yes      yes      yes    1
## 383     MS   M       U        no     no        yes      yes       no    1
## 384     MS   M       R        no     no         no       no       no    1
## 385     MS   M       R        no     no         no       no       no    4
## 386     MS   F       R        no     no         no       no       no    1
## 387     MS   F       R        no    yes        yes      yes      yes    2
## 388     MS   F       R        no     no        yes      yes       no    1
## 389     MS   F       U        no    yes         no      yes       no    1
## 390     MS   F       U        no     no        yes       no       no    1
## 391     MS   M       U        no    yes         no       no       no    4
## 392     MS   M       U        no     no         no      yes       no    3
## 393     MS   M       R        no     no         no       no       no    3
## 394     MS   M       R        no     no         no      yes       no    3
## 395     MS   M       U        no     no         no      yes       no    3
##     Dalc_2
## 1     thấp
## 2     thấp
## 3     thấp
## 4     thấp
## 5     thấp
## 6     thấp
## 7     thấp
## 8     thấp
## 9     thấp
## 10    thấp
## 11    thấp
## 12    thấp
## 13    thấp
## 14    thấp
## 15    thấp
## 16    thấp
## 17    thấp
## 18    thấp
## 19    thấp
## 20    thấp
## 21    thấp
## 22    thấp
## 23    thấp
## 24    thấp
## 25    thấp
## 26    thấp
## 27    thấp
## 28    thấp
## 29    thấp
## 30     cao
## 31     cao
## 32    thấp
## 33    thấp
## 34    thấp
## 35    thấp
## 36    thấp
## 37    thấp
## 38    thấp
## 39    thấp
## 40    thấp
## 41    thấp
## 42    thấp
## 43    thấp
## 44    thấp
## 45    thấp
## 46    thấp
## 47    thấp
## 48    thấp
## 49    thấp
## 50    thấp
## 51    thấp
## 52    thấp
## 53     cao
## 54    thấp
## 55     cao
## 56    thấp
## 57    thấp
## 58    thấp
## 59    thấp
## 60    thấp
## 61    thấp
## 62     cao
## 63    thấp
## 64    thấp
## 65    thấp
## 66    thấp
## 67     cao
## 68    thấp
## 69    thấp
## 70    thấp
## 71    thấp
## 72    thấp
## 73    thấp
## 74    thấp
## 75    thấp
## 76    thấp
## 77    thấp
## 78    thấp
## 79    thấp
## 80    thấp
## 81    thấp
## 82    thấp
## 83    thấp
## 84    thấp
## 85    thấp
## 86    thấp
## 87    thấp
## 88    thấp
## 89    thấp
## 90     cao
## 91    thấp
## 92    thấp
## 93    thấp
## 94    thấp
## 95    thấp
## 96    thấp
## 97    thấp
## 98    thấp
## 99    thấp
## 100   thấp
## 101    cao
## 102   thấp
## 103   thấp
## 104   thấp
## 105   thấp
## 106   thấp
## 107   thấp
## 108   thấp
## 109    cao
## 110   thấp
## 111   thấp
## 112   thấp
## 113   thấp
## 114   thấp
## 115   thấp
## 116   thấp
## 117   thấp
## 118   thấp
## 119   thấp
## 120   thấp
## 121   thấp
## 122   thấp
## 123   thấp
## 124   thấp
## 125   thấp
## 126    cao
## 127   thấp
## 128   thấp
## 129   thấp
## 130   thấp
## 131   thấp
## 132   thấp
## 133   thấp
## 134   thấp
## 135   thấp
## 136   thấp
## 137   thấp
## 138   thấp
## 139   thấp
## 140   thấp
## 141   thấp
## 142   thấp
## 143   thấp
## 144    cao
## 145   thấp
## 146   thấp
## 147   thấp
## 148   thấp
## 149   thấp
## 150   thấp
## 151   thấp
## 152    cao
## 153   thấp
## 154   thấp
## 155   thấp
## 156   thấp
## 157    cao
## 158   thấp
## 159   thấp
## 160    cao
## 161   thấp
## 162   thấp
## 163   thấp
## 164   thấp
## 165   thấp
## 166   thấp
## 167   thấp
## 168   thấp
## 169   thấp
## 170   thấp
## 171   thấp
## 172   thấp
## 173   thấp
## 174   thấp
## 175   thấp
## 176    cao
## 177   thấp
## 178   thấp
## 179    cao
## 180   thấp
## 181   thấp
## 182   thấp
## 183   thấp
## 184   thấp
## 185   thấp
## 186   thấp
## 187   thấp
## 188   thấp
## 189   thấp
## 190   thấp
## 191   thấp
## 192   thấp
## 193    cao
## 194    cao
## 195   thấp
## 196   thấp
## 197   thấp
## 198    cao
## 199   thấp
## 200   thấp
## 201   thấp
## 202   thấp
## 203   thấp
## 204   thấp
## 205   thấp
## 206    cao
## 207   thấp
## 208   thấp
## 209   thấp
## 210   thấp
## 211   thấp
## 212    cao
## 213   thấp
## 214   thấp
## 215   thấp
## 216   thấp
## 217   thấp
## 218   thấp
## 219   thấp
## 220   thấp
## 221   thấp
## 222   thấp
## 223   thấp
## 224    cao
## 225   thấp
## 226   thấp
## 227   thấp
## 228   thấp
## 229    cao
## 230   thấp
## 231   thấp
## 232   thấp
## 233   thấp
## 234   thấp
## 235   thấp
## 236   thấp
## 237    cao
## 238   thấp
## 239   thấp
## 240    cao
## 241   thấp
## 242   thấp
## 243   thấp
## 244   thấp
## 245   thấp
## 246   thấp
## 247   thấp
## 248    cao
## 249   thấp
## 250   thấp
## 251   thấp
## 252   thấp
## 253   thấp
## 254   thấp
## 255   thấp
## 256   thấp
## 257   thấp
## 258   thấp
## 259   thấp
## 260   thấp
## 261   thấp
## 262   thấp
## 263   thấp
## 264   thấp
## 265   thấp
## 266    cao
## 267    cao
## 268   thấp
## 269   thấp
## 270   thấp
## 271    cao
## 272   thấp
## 273   thấp
## 274   thấp
## 275   thấp
## 276   thấp
## 277   thấp
## 278   thấp
## 279   thấp
## 280   thấp
## 281   thấp
## 282    cao
## 283   thấp
## 284   thấp
## 285   thấp
## 286   thấp
## 287   thấp
## 288   thấp
## 289   thấp
## 290   thấp
## 291   thấp
## 292   thấp
## 293   thấp
## 294   thấp
## 295   thấp
## 296   thấp
## 297   thấp
## 298   thấp
## 299   thấp
## 300   thấp
## 301   thấp
## 302   thấp
## 303   thấp
## 304   thấp
## 305   thấp
## 306   thấp
## 307   thấp
## 308   thấp
## 309   thấp
## 310   thấp
## 311   thấp
## 312   thấp
## 313   thấp
## 314   thấp
## 315   thấp
## 316   thấp
## 317   thấp
## 318   thấp
## 319   thấp
## 320    cao
## 321   thấp
## 322   thấp
## 323   thấp
## 324   thấp
## 325   thấp
## 326   thấp
## 327    cao
## 328    cao
## 329   thấp
## 330   thấp
## 331   thấp
## 332   thấp
## 333   thấp
## 334   thấp
## 335   thấp
## 336   thấp
## 337   thấp
## 338   thấp
## 339   thấp
## 340   thấp
## 341   thấp
## 342   thấp
## 343   thấp
## 344   thấp
## 345   thấp
## 346   thấp
## 347   thấp
## 348   thấp
## 349   thấp
## 350    cao
## 351    cao
## 352   thấp
## 353   thấp
## 354    cao
## 355   thấp
## 356   thấp
## 357   thấp
## 358   thấp
## 359   thấp
## 360   thấp
## 361   thấp
## 362   thấp
## 363   thấp
## 364   thấp
## 365   thấp
## 366   thấp
## 367   thấp
## 368   thấp
## 369   thấp
## 370    cao
## 371   thấp
## 372   thấp
## 373   thấp
## 374   thấp
## 375   thấp
## 376   thấp
## 377   thấp
## 378    cao
## 379   thấp
## 380   thấp
## 381   thấp
## 382   thấp
## 383   thấp
## 384   thấp
## 385    cao
## 386   thấp
## 387   thấp
## 388   thấp
## 389   thấp
## 390   thấp
## 391    cao
## 392    cao
## 393    cao
## 394    cao
## 395    cao

3.1 Thống kê mô tả biến phụ thuộc

3.1.1 Lập bảng tần số và bảng tần suất

table(std$Dalc_2)

## 
##  cao thấp 
##   44  351

table(std$Dalc_2)/length(std$Dalc_2)

## 
##       cao      thấp 
## 0.1113924 0.8886076

3.1.2 Lập biểu đồ

library(dplyr)

## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.3.1

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:data.table':
## 
##     between, first, last

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

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

library(tidyverse)

## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.3.1

## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.3

## Warning: package 'tibble' was built under R version 4.3.1

## Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.3.1

## Warning: package 'readr' was built under R version 4.3.1

## Warning: package 'purrr' was built under R version 4.3.1

## Warning: package 'forcats' was built under R version 4.3.1

## Warning: package 'lubridate' was built under R version 4.3.1

## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ readr     2.1.4
## ✔ ggplot2   3.5.1     ✔ stringr   1.5.0
## ✔ lubridate 1.9.2     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ purrr     1.0.1     ✔ tidyr     1.3.0

## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::between()     masks data.table::between()
## ✖ dplyr::filter()      masks stats::filter()
## ✖ dplyr::first()       masks data.table::first()
## ✖ lubridate::hour()    masks data.table::hour()
## ✖ lubridate::isoweek() masks data.table::isoweek()
## ✖ dplyr::lag()         masks stats::lag()
## ✖ dplyr::last()        masks data.table::last()
## ✖ lubridate::mday()    masks data.table::mday()
## ✖ lubridate::minute()  masks data.table::minute()
## ✖ lubridate::month()   masks data.table::month()
## ✖ lubridate::quarter() masks data.table::quarter()
## ✖ lubridate::second()  masks data.table::second()
## ✖ purrr::transpose()   masks data.table::transpose()
## ✖ lubridate::wday()    masks data.table::wday()
## ✖ lubridate::week()    masks data.table::week()
## ✖ lubridate::yday()    masks data.table::yday()
## ✖ lubridate::year()    masks data.table::year()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

std %>% group_by(Dalc_2) %>%  summarise(n = n()) %>% 
    ggplot(aes(x=Dalc_2,y=n)) + 
    geom_col(fill = "#89CFF0")+
    geom_text(aes(label =n),vjust = 1, color = "white")+
    theme_bw()

Nhận xét: Biểu đồ cột và bảng ở trên thể hiện mức độ tiêu thụ rượu của sinh viên trong 1 ngày. Theo khảo sát thì mức tiêu thụ rượu của sinh viên trong 1 ngày với mức độ tiêu thụ rượu cao chỉ có 44 sinh viên chiếm tỷ lệ 11.14%, còn lại 351 sinh viên với mức độ tiêu thụ rượu thấp chiếm tỷ lệ 88.86%. Như kết quả cho thấy, tại 2 ngôi trường này thì sinh viên tiêu thụ rượu trong 1 ngày rất là ít.

Biểu đồ tròn dưới đây cho thấy rõ hơn về mức độ tiêu thụ rượu của sinh viên trong 1 ngày.

ap <- prop.table(table(std$Dalc_2)) * 100
ggplot(mapping = aes(x = "", y = ap, fill = factor(names(ap)))) +
  geom_bar(width = 1, stat = "identity") +
  coord_polar("y") +
  labs(title = "Phân bố mức độ tiêu thụ rượu trong 1 ngày",
       fill = "Mức tiêu thụ") +
  theme_void() +
  geom_text(aes(label = paste0(round(ap, 1), "%")),
            position = position_stack(vjust = 0.5))

## Don't know how to automatically pick scale for object of type <table>.
## Defaulting to continuous.

3.2 Thống kê suy diễn

3.2.1 Kiểm định tính độc lập

Phương pháp Chi bình phương

\[\chi^2 = \sum_{i,j} \frac{(n_{ij} -\hat{\mu}_{ij})^2}{\hat{\mu}_{ij}}\]

Với \(n_{i,j}\) là giá trị của ô \(i,j,\hat{\mu}_{ij}=\frac{n_{i+} \cdot n_{+j}}{n}\)

3.2.1.1 Biến Dalc_2 và school

Giả thuyết:

\(H_0\): Dalc_2 và school độc lập

\(H_1\): Dalc_2 và school không độc lập

mtht <- table(std$Dalc_2, std$school)
chisq.test(mtht)

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  mtht
## X-squared = 7.1839, df = 1, p-value = 0.007356

Nhận xét: Qua kết quả kiểm định cho ta p−value = 0.007356 < 0.05, bác bỏ \(H_0\), nghĩa là giữa việc sinh viên học ở trường nào và mức độ tiêu thụ rượu là có liên quan với nhau.

3.2.1.2 Biến Dalc_2 và sex

Giả thuyết:

\(H_0\): Dalc_2 và sex độc lập

\(H_1\): Dalc_2 và sex không độc lập

mtht <- table(std$Dalc_2, std$sex)
chisq.test(mtht)

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  mtht
## X-squared = 22.078, df = 1, p-value = 2.618e-06

Nhận xét: Qua kết quả kiểm định cho ta p−value = 2.618e-06 < 0.05, bác bỏ \(H_0\), nghĩa là giữa giới tính của sinh viên và mức độ tiêu thụ rượu là có liên quan với nhau.

3.2.1.3 Biến Dalc_2 và address

Giả thuyết:

\(H_0\): Dalc_2 và address độc lập

\(H_1\): Dalc_2 và address không độc lập

mtht <- table(std$Dalc_2, std$address)
chisq.test(mtht)

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  mtht
## X-squared = 3.2594, df = 1, p-value = 0.07101

Nhận xét: Qua kết quả kiểm định cho ta p−value = 0.07101 > 0.05, chưa có cơ sở bác bỏ \(H_0\), nghĩa là giữa nơi ở của sinh viên và mức độ tiêu thụ rượu không có liên quan với nhau.

3.2.1.4 Biến Dalc_2 và schoolsup

Giả thuyết:

\(H_0\): Dalc_2 và schoolsup độc lập

\(H_1\): Dalc_2 và schoolsup không độc lập

mtht <- table(std$Dalc_2, std$schoolsup)
chisq.test(mtht)

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  mtht
## X-squared = 0.31726, df = 1, p-value = 0.5733

Nhận xét: Qua kết quả kiểm định cho ta p−value = 0.5733 > 0.05, chưa có cơ sở bác bỏ \(H_0\), nghĩa là giữa việc hỗ trợ giáo dục bổ sung cho sinh viên và mức độ tiêu thụ rượu không có liên quan với nhau.

3.2.1.5 Biến Dalc_2 và famsup

Giả thuyết:

\(H_0\): Dalc_2 và famsup độc lập

\(H_1\): Dalc_2 và famsup không độc lập

mtht <- table(std$Dalc_2, std$famsup)
chisq.test(mtht)

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  mtht
## X-squared = 1.288, df = 1, p-value = 0.2564

Nhận xét: Qua kết quả kiểm định cho ta p−value = 0.2564 > 0.05, chưa có cơ sở bác bỏ \(H_0\), nghĩa là giữa việc hỗ trợ giáo dục gia đình và mức độ tiêu thụ rượu không có liên quan với nhau.

3.2.1.6 Biến Dalc_2 và activities

Giả thuyết:

\(H_0\): Dalc_2 và activities độc lập

\(H_1\): Dalc_2 và activities không độc lập

mtht <- table(std$Dalc_2, std$activities)
chisq.test(mtht)

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  mtht
## X-squared = 1.5485, df = 1, p-value = 0.2134

Nhận xét: Qua kết quả kiểm định cho ta p−value = 0.2134 > 0.05, chưa đủ cơ sở bác bỏ \(H_0\), nghĩa là giữa việc hoạt động ngoại khóa của sinh viên và mức độ tiêu thụ rượu không có liên quan với nhau.

3.2.1.7 Biến Dalc_2 và internet

Giả thuyết:

\(H_0\): Dalc_2 và internet độc lập

\(H_1\): Dalc_2 và internet không độc lập

mtht <- table(std$Dalc_2, std$internet)
chisq.test(mtht)

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  mtht
## X-squared = 1.7168e-30, df = 1, p-value = 1

Nhận xét: Qua kết quả kiểm định cho ta p−value = 1 > 0.05, chưa đủ cơ sở bác bỏ \(H_0\), nghĩa là giữa việc sử dụng mạng tại nhà của sinh viên và mức độ tiêu thụ rượu không có liên quan với nhau.

3.2.1.6 Biến Dalc_2 và romantics

Giả thuyết:

\(H_0\): Dalc_2 và romantic độc lập

\(H_1\): Dalc_2 và sex romantic độc lập

mtht <- table(std$Dalc_2, std$romantic)
chisq.test(mtht)

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  mtht
## X-squared = 0.0047742, df = 1, p-value = 0.9449

Nhận xét: Qua kết quả kiểm định cho ta p−value = 0.9449 > 0.05, chưa đủ cơ sở bác bỏ \(H_0\), nghĩa là giữa mối quan hệ tình cảm của sinh viên và mức độ tiêu thụ rượu không có liên quan với nhau.

Kết luận: Chỉ có biến school (trường học) và sex (giới tính) là có ảnh hưởng tới biến Dalc_2. Tiếp theo, nhóm tiến hành mô tả 2 biến, từ đó đưa ra cái nhìn khái quát hơn về mức độ ảnh hưởng lên biến Dalc_2.

3.3 Thống kê mô tả 2 biến

3.3.1 Biến Dalc_2 và sex

3.3.1.1 Lập bảng tần số và bảng tần suất

htnh <- table(std$Dalc_2,std$school)
addmargins(htnh)

##       
##         GP  MS Sum
##   cao   33  11  44
##   thấp 316  35 351
##   Sum  349  46 395

htnh <- prop.table(htnh)
addmargins(htnh)

##       
##                GP         MS        Sum
##   cao  0.08354430 0.02784810 0.11139241
##   thấp 0.80000000 0.08860759 0.88860759
##   Sum  0.88354430 0.11645570 1.00000000

3.3.1.2 Lập biểu đồ

std %>% group_by(Dalc_2,school) %>%  summarise(n = n()) %>% 
     ggplot(aes(x=Dalc_2,y=n, fill = school)) + 
     geom_col(position = 'dodge')+
     theme_bw()

## `summarise()` has grouped output by 'Dalc_2'. You can override using the
## `.groups` argument.

Nhận xét: Bảng và biểu đồ trên cho thấy ở trường GP có 33 sinh viên có mức tiêu thụ rượu cao chiếm tỷ lệ 8.35%, còn lại 316 sinh viên có mức tiêu thụ rượu thấp chiếm tỷ lệ 80%; ở trường MS có 11 sinh viên có mức tiêu thụ rượu cao chiếm tỷ lệ 2.78%, còn lại 35 sinh viên có mức tiêu thụ rượu thấp chiếm 8.86%. Tóm lại thì cả hai trường đều có số lượng ít sinh viên có mức tiêu thụ rượu cao, đa số đều tiêu thụ rượu thấp hoặc hầu như là không tiêu thụ.

3.3.2 Biến Dalc_2 và sex

3.3.2.1 Lập bảng tần số và bảng tần suất

htnh <- table(std$Dalc_2,std$sex)
addmargins(htnh)

##       
##          F   M Sum
##   cao    8  36  44
##   thấp 200 151 351
##   Sum  208 187 395

htnh <- prop.table(htnh)
addmargins(htnh)

##       
##                 F          M        Sum
##   cao  0.02025316 0.09113924 0.11139241
##   thấp 0.50632911 0.38227848 0.88860759
##   Sum  0.52658228 0.47341772 1.00000000

3.3.2.2 Lập biểu đồ

std %>% group_by(Dalc_2,sex) %>%  summarise(n = n()) %>% 
     ggplot(aes(x=Dalc_2,y=n, fill = sex)) + 
     geom_col(position = 'dodge')+
     theme_bw()

## `summarise()` has grouped output by 'Dalc_2'. You can override using the
## `.groups` argument.

Nhận xét: Bảng và biểu đồ trên cho thấy ở giới tính nữ có 8 sinh viên có mức tiêu thụ rượu cao chiếm tỷ lệ 2.03%, còn lại 200 sinh viên nữ có mức tiêu thụ rượu thấp chiếm tỷ lệ 50.63%%; ở giới tính nam có 36 sinh viên có mức tiêu thụ rượu cao chiếm tỷ lệ 9.11%, còn lại 151 sinh viên nam có mức tiêu thụ rượu thấp chiếm 38.23%. Tóm lại thì cả hai giới tính đều có số lượng ít sinh viên có mức tiêu thụ rượu cao, đa số đều tiêu thụ rượu thấp hoặc hầu như là không tiêu thụ.

3.4 Relative Risk và khoảng ước lượng cho Relative Risk

3.4.1 Biến Dalc_2 và school

library(DescTools)

## Warning: package 'DescTools' was built under R version 4.3.3

## 
## Attaching package: 'DescTools'

## The following object is masked from 'package:data.table':
## 
##     %like%

table(std$Dalc_2,std$school)

##       
##         GP  MS
##   cao   33  11
##   thấp 316  35

mtht <- table(std$Dalc_2,std$school)
RelRisk(mtht, conf.level = .95)

## rel. risk    lwr.ci    upr.ci 
## 0.8330696 0.6711519 0.9549721

Nhận xét:

Relative Risk của Dalc_2 và school là 0.8330696 nhỏ hơn 1. Điều này có nghĩa là sinh viên trường GP có mức độ tiêu thụ rượu cao nhiều hơn so với trường MS (mức độ tiêu thụ rượu cao ở trường GP bằng 0.833 lần so với trường MS).
Khoảng tin cậy này cho thấy rằng, với mức độ tin cậy (thường là 95%), mức độ tiêu thụ rượu thực sự nằm trong khoảng từ 0.6711519 đến 0.9549721. Vì khoảng tin cậy này không bao gồm giá trị 1, kết quả này cho thấy có ý nghĩa thống kê giữa mức độ tiêu thụ rượu cao ở hai trường.

3.4.2 Biến Dalc_2 và sex

library(DescTools)
table(std$Dalc_2,std$sex)

##       
##          F   M
##   cao    8  36
##   thấp 200 151

mtht <- table(std$Dalc_2,std$sex)
RelRisk(mtht, conf.level = .95)

## rel. risk    lwr.ci    upr.ci 
## 0.3190909 0.1659926 0.5656633

Nhận xét:

Relative Risk của Dalc_2 và sex là 0.3190909 nhỏ hơn 1. Điều này có nghĩa là sinh viên nữ có mức độ tiêu thụ rượu cao ít hơn so với sinh viên nam (mức độ tiêu thụ rượu cao ở sinh viên nữ bằng 0.319 lần so với sinh viên nam).
Khoảng tin cậy này cho thấy rằng, với mức độ tin cậy (thường là 95%), mức độ tiêu thụ rượu thực sự nằm trong khoảng từ 0.1659926 đến 0.5656633. Vì khoảng tin cậy này không bao gồm giá trị 1, kết quả này cho thấy có ý nghĩa thống kê giữa mức độ tiêu thụ rượu cao ở giới tính nữ và nam.

3.5 Odds ratio và khoảng ước lượng cho Odds ratio

3.5.1 Biến Dalc_2 và school

table(std$Dalc_2,std$school)

##       
##         GP  MS
##   cao   33  11
##   thấp 316  35

ntnh <- table(std$Dalc_2,std$school)
OddsRatio(ntnh,conf.level = .95)

## odds ratio     lwr.ci     upr.ci 
##  0.3322785  0.1543865  0.7151466

Nhận xét:

Odds ratio của Dalc_2 và school là 0.3322785 nhỏ hơn 1. Điều này có nghĩa là tỷ lệ chênh của sinh viên tiêu thụ rượu cao tại trường GP so với trường MS là 0.332, tức là sinh viên tại trường GP có tỷ lệ tiêu thụ rượu cao thấp hơn so với sinh viên tại trường MS.
Khoảng tin cậy này cho thấy rằng, với mức độ tin cậy (thường là 95%), odds ratio thực sự nằm trong khoảng từ 0.1543865 đến 0.7151466. Vì khoảng tin cậy này không bao gồm giá trị 1, kết quả này có ý nghĩa thống kê.

3.5.2 Biến Dalc_2 và sex

table(std$Dalc_2,std$sex)

##       
##          F   M
##   cao    8  36
##   thấp 200 151

ntnh <- table(std$Dalc_2,std$sex)
OddsRatio(ntnh,conf.level = .95)

## odds ratio     lwr.ci     upr.ci 
## 0.16777778 0.07578856 0.37141995

Nhận xét:

Odds ratio của Dalc_2 và sex là 0.16777778 nhỏ hơn 1. Điều này có nghĩa là tỷ lệ chênh của sinh viên tiêu thụ rượu cao là nữ so với nam là 0.167, tức là sinh viên nữ có tỷ lệ tiêu thụ rượu cao thấp hơn so với sinh viên nam.
Khoảng tin cậy này cho thấy rằng, với mức độ tin cậy (thường là 95%), odds ratio thực sự nằm trong khoảng từ 0.07578856 đến 0.37141995. Vì khoảng tin cậy này không bao gồm giá trị 1, kết quả này có ý nghĩa thống kê.

3.6 Mô hình xác suất tuyến tính

library(tidyverse)
tn <- std %>% select(Dalc_2, school, sex)
tn <- tn %>% mutate(Dalc_2 = if_else(Dalc_2 == "thấp", 0, 1))
tn <- tn %>% mutate(school = case_when(
  school == "GP" ~ 0,
  school == "MS" ~ 1
))
tn <- tn %>% mutate(sex = case_when(
  sex == "F" ~ 0,
  sex == "M" ~ 1
))
head(tn)

3.6.1 Hồi quy giữa Dalc_2 và school

lpm_school <- lm(Dalc_2 ~ school, data = tn)
summary(lpm_school)

## 
## Call:
## lm(formula = Dalc_2 ~ school, data = tn)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.23913 -0.09456 -0.09456 -0.09456  0.90544 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  0.09456    0.01670   5.662 2.89e-08 ***
## school       0.14457    0.04894   2.954  0.00332 ** 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.312 on 393 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.02173,    Adjusted R-squared:  0.01924 
## F-statistic: 8.729 on 1 and 393 DF,  p-value: 0.003321

3.6.2 Hồi quy giữa Dalc_2 và sex

lpm_sex <- lm(Dalc_2 ~ sex, data = tn)
summary(lpm_sex)

## 
## Call:
## lm(formula = Dalc_2 ~ sex, data = tn)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.19251 -0.19251 -0.03846 -0.03846  0.96154 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  0.03846    0.02121   1.814   0.0705 .  
## sex          0.15405    0.03082   4.998 8.73e-07 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.3058 on 393 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.05977,    Adjusted R-squared:  0.05738 
## F-statistic: 24.98 on 1 and 393 DF,  p-value: 8.728e-07

3.7 Mô hình hồi quy Logistic

3.7.1 Mô hình Logistic cho biến school

lpm_school <- glm(Dalc_2 ~ school, data = tn, family = binomial)
summary(lpm_school)

## 
## Call:
## glm(formula = Dalc_2 ~ school, family = binomial, data = tn)
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
## (Intercept)  -2.2592     0.1829 -12.349  < 2e-16 ***
## school        1.1018     0.3911   2.817  0.00484 ** 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
## 
##     Null deviance: 276.04  on 394  degrees of freedom
## Residual deviance: 269.05  on 393  degrees of freedom
## AIC: 273.05
## 
## Number of Fisher Scoring iterations: 5

3.7.2 Mô hình Logistic cho biến sex

lpm_sex <- glm(Dalc_2 ~ sex, data = tn, family = binomial)
summary(lpm_sex)

## 
## Call:
## glm(formula = Dalc_2 ~ sex, family = binomial, data = tn)
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
## (Intercept)  -3.2189     0.3606  -8.928  < 2e-16 ***
## sex           1.7851     0.4055   4.403 1.07e-05 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
## 
##     Null deviance: 276.04  on 394  degrees of freedom
## Residual deviance: 251.02  on 393  degrees of freedom
## AIC: 255.02
## 
## Number of Fisher Scoring iterations: 6

3.8 Mô hình Logit

3.8.1 Mô hình Logit cho biến school

reglogit <- glm (Dalc_2 ~ school, data = tn, family = binomial(link = 'logit'))
print(reglogit)

## 
## Call:  glm(formula = Dalc_2 ~ school, family = binomial(link = "logit"), 
##     data = tn)
## 
## Coefficients:
## (Intercept)       school  
##      -2.259        1.102  
## 
## Degrees of Freedom: 394 Total (i.e. Null);  393 Residual
## Null Deviance:       276 
## Residual Deviance: 269   AIC: 273

3.8.2 Mô hình Logit cho biến sex

3.9 Mô hình Probit

3.9.1 Mô hình Probit cho biến school

3.9.2 Mô hình Probit cho biến sex

regprobit <- glm (Dalc_2 ~ sex, data = tn, family = binomial(link = 'probit'))
print(regprobit)

## 
## Call:  glm(formula = Dalc_2 ~ sex, family = binomial(link = "probit"), 
##     data = tn)
## 
## Coefficients:
## (Intercept)          sex  
##     -1.7688       0.9002  
## 
## Degrees of Freedom: 394 Total (i.e. Null);  393 Residual
## Null Deviance:       276 
## Residual Deviance: 251   AIC: 255

(mục lớn nha) Đánh giá mô hình Chỉ số AIC

---
title: "TIỂU LUẬN MÔN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐỊNH TÍNH"
output:
  html_document:
    toc: TRUE
    toc_float: TRUE
    df_print: paged
    code_download: true
    code_folding: hide
  pdf_document:
    extra_dependencies:
      vietnam: utf8
    toc: yes
    number_sections: yes
  word_document:
    toc: yes
    number_sections: yes
geometry:
      - inner=3cm
      - outer=4cm
      - top=3cm
      - bottom=4cm
      - headsep=22pt
      - headheight=11pt
      - footskip=33pt
      - ignorehead
      - ignorefoot
      - heightrounded
---
**GVHD: ThS. Trần Mạnh Tường**

**Nhóm sinh viên thực hiện:** 

_1. Mai Thị Hoài Thương - 2121001546_

_2. Nguyễn Thị Ngọc Hà - 2121012474_

# PHÂN TÍCH NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN MỨC ĐỘ TIÊU THỤ RƯỢU CỦA SINH VIÊN

Bộ dữ liệu "Student Alcohol Consumption EDA" từ Kaggle cung cấp thông tin chi tiết về việc sinh viên tiêu thụ rượu tại các trường trung học ở Bồ Đào Nha. Bộ dữ liệu này không chỉ tập trung vào hành vi tiêu thụ rượu mà còn bao gồm các thông tin về môi trường, gia đình và xã hội của sinh viên. Mục đích của nghiên cứu là để hiểu rõ hơn về mối liên hệ giữa các yếu tố này và thói quen tiêu thụ rượu của sinh viên trong 1 ngày. Dữ liệu được thu thập từ các cuộc khảo sát trong cộng đồng học đường, mang lại cơ hội để nghiên cứu tác động của môi trường và gia đình đối với hành vi tiêu thụ rượu ở độ tuổi sinh viên.

# LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Giảng viên - ThS. Trần Mạnh Tường. Trong quá trình học tập và tìm hiểu môn "Phân tích dữ liệu định tính", chúng em đã nhận được sự quan tâm giúp đỡ, hướng dẫn tận tình và cống hiến tâm huyết của thầy. Thầy đã giúp chúng em tích lũy thêm nhiều kiến thức để có cái nhìn hoàn thiện và tổng quan về bộ môn này. Từ những kiến thức được thầy truyền tải, chúng em dần hiểu được tầm quan trọng của môn học mà bấy lâu nay còn nhiều thắc mắc. Thông qua bài tiểu luận này, chúng em xin trình bày những gì chúng em đã tìm hiểu về môn học, và cụ thể là chúng em lựa chọn đề tài "Phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến mức độ tiêu thụ rượu của sinh viên"

Kiến thức là vô hạn nhưng sự tiếp nhận kiến thức của bản thân mỗi chúng em luôn hạn chế một cách nhất định. Do đó, trong quá trình hoàn thành bài tiểu luận, chắc chắn chúng em không tránh khỏi những thiếu sót, vậy nên chúng em rất mong nhận được những đóng góp đến từ thầy để bài tiểu luận của nhóm được hoàn thiện hơn.

Chúng em kính chúc thầy sức khỏe, hạnh phúc và thành công trên con đường sự nghiệp của mình.

# CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

## 1.1 Lí do chọn đề tài

Hiện nay, hành vi tiêu thụ rượu là một hiện tượng phổ biến trong đời sống sinh viên. Nhiều sinh viên tham gia các hoạt động xã hội như tiệc tùng, dã ngoại và các sự kiến của trường, nơi rượu thường được phục vụ và tiêu thụ. Nhiều sinh viên không chỉ uống rượu mà còn lạm dụng nó, uống đến mức say xỉn thường xuyên. Tình trạng này đặc biệt phổ biến trong các dịp lễ, kỳ nghỉ và các buổi tiệc lớn. Việc uống rượu say xỉn có thể dẫn đến mất kiểm soát hành vi và gây ra nhiều hậu quả tiêu cực như tai nạn, bạo lực và các vấn đề về sức khỏe. Rượu không chỉ là dùng cho những cuộc vui chơi, tiệc tùng, giao lưu bạn bè mà sinh viên hiện nay còn dùng rượu để giải tỏa nỗi buồn, những áp lực trong học tập, bạn bè, gia đình, tình cảm nên việc tiêu thụ rượu của sinh viên hiện nay rất đáng báo động. Rượu rất dễ dàng được tiếp cận và những chỗ lưu thông rượu không được giám sát chặt chẽ nên ngày càng làm gia tăng mức độ tiêu thụ rượu.Thực trạng tiêu thụ rượu của sinh viên hiện nay là một vấn đề nghiêm trọng cần được quan tâm. Việc nghiên cứu và hiểu rõ hơn về hành vi tiêu thụ rượu của sinh viên trong một ngôi trường ở Bồ Đào Nha sẽ giúp đưa ra được một vài biện pháp giáo dục, phòng ngừa và hỗ trợ thích hợp, nhằm giảm thiểu những hậu quả tiêu cực và bảo vệ sức khỏe và tương lai của sinh viên.

## 1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của chúng tôi là phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ tiêu thụ rượu của sinh viên là thấp hay cao. Nghiên cứu nhằm tìm ra các thông tin và đưa ra một biện pháp giúp gia đình và nhà trường quản lý con cái, sinh viên của mình được tốt hơn.

## 1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Tập dữ liệu chứa thông tin từ cuộc khảo sát về sinh viên khóa học Toán ở 2 trường trung học ở Bồ Đào Nha. Bộ dữ liệu chưa các thông tin liên quan đến các sinh viên bao gồm 395 quan sát trên tổng 9 biến.

## 1.4 Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp thống kê và các mô hình hồi quy để phân tích dữ liệu cho thấy tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ tiêu thụ rượu của sinh viên.

## 1.5 Kết cấu bài nghiên cứu

- Chương 1: Tổng quan nghiên cứu.

- Chương 2: Dữ liệu nghiên cứu.

- Chương 3: Phân tích dữ liệu.

- Chương 4: Kết quả mô hình nghiên cứu.

- Chương 5: Kết luận và khuyến nghị.

# Chương 2: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

## 2.1 Giới thiệu bộ dữ liệu

Bộ dữ liệu bao gồm 395 quan sát trên tổng 9 biến của sinh viên khóa học Toán của 2 trường trung học ở Bồ Đào Nha. Dưới đây là bảng chi tiết từng biến trên từng quan sát khác nhau.
```{r}
std <- read.csv("student-math.csv", header = T)
library(data.table)
data.table(std)
```

## 2.2 Mô tả các biến trong bộ dữ liệu

- school: ngôi trường sinh viên đang theo học (GP: Gabriel Pereira; MS: Mousinho da Silveria)

- sex: giới tính của sinh viên (F: nữ; M: nam)

- address: nơi ở của sinh viên (U: thành thị; R: nông thôn)

- schoolsup: hỗ trợ giáo dục bổ sung (yes: có; no: không)

- famsup: hỗ trợ giáo dục gia đình (yes: có; no: không)

- activities: hoạt động ngoại khóa (yes: có; no: không)

- internet: truy cập mạng tại nhà (yes: có; no: không)

- romantic: mối quan hệ tình cảm (yes: có; no: không)

- Dalc: mức tiêu thụ rượu trong 1 ngày (1: rất thấp; 2: thấp; 3: trung bình; 4: cao; 5: rất cao)

# Chương 3: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Trong bài luận này, biến phụ thuộc được chọn là biến Dalc (mức độ tiêu thụ rượu của sinh viên trong 1 ngày), do biến Dalc là dữ liệu định lượng với các mức độ 1, 2, 3, 4, 5 nên nhóm biến nó thành dữ liệu định tính là Dalc_2 với 2 biểu hiện cụ thể là thấp và cao. Ở các mức độ 1, 2 và 3 sẽ biến đổi thành biểu hiện tiêu thụ rượu thấp, còn mức độ 4 và 5 sẽ biến đổi thành biểu hiện tiêu thụ rượu cao như bảng dưới đây:
```{r}
std <- read.csv("student-math.csv", header = T)
std$Dalc_2 <- ifelse(std$Dalc <= 2, "thấp", "cao")
print(std)
```

## 3.1 Thống kê mô tả biến phụ thuộc

### 3.1.1 Lập bảng tần số và bảng tần suất
```{r}
table(std$Dalc_2)
table(std$Dalc_2)/length(std$Dalc_2)
```

### 3.1.2 Lập biểu đồ
```{r}
library(dplyr)
library(tidyverse)
std %>% group_by(Dalc_2) %>%  summarise(n = n()) %>% 
    ggplot(aes(x=Dalc_2,y=n)) + 
    geom_col(fill = "#89CFF0")+
    geom_text(aes(label =n),vjust = 1, color = "white")+
    theme_bw()
```

_Nhận xét:_ Biểu đồ cột và bảng ở trên thể hiện mức độ tiêu thụ rượu của sinh viên trong 1 ngày. Theo khảo sát thì mức tiêu thụ rượu của sinh viên trong 1 ngày với mức độ tiêu thụ rượu cao chỉ có 44 sinh viên chiếm tỷ lệ 11.14%, còn lại 351 sinh viên với mức độ tiêu thụ rượu thấp chiếm tỷ lệ 88.86%. Như kết quả cho thấy, tại 2 ngôi trường này thì sinh viên tiêu thụ rượu trong 1 ngày rất là ít. 

Biểu đồ tròn dưới đây cho thấy rõ hơn về mức độ tiêu thụ rượu của sinh viên trong 1 ngày.
```{r}
ap <- prop.table(table(std$Dalc_2)) * 100
ggplot(mapping = aes(x = "", y = ap, fill = factor(names(ap)))) +
  geom_bar(width = 1, stat = "identity") +
  coord_polar("y") +
  labs(title = "Phân bố mức độ tiêu thụ rượu trong 1 ngày",
       fill = "Mức tiêu thụ") +
  theme_void() +
  geom_text(aes(label = paste0(round(ap, 1), "%")),
            position = position_stack(vjust = 0.5))

```

## 3.2 Thống kê suy diễn

### 3.2.1 Kiểm định tính độc lập 

Phương pháp Chi bình phương

$$\chi^2 = \sum_{i,j} \frac{(n_{ij} -\hat{\mu}_{ij})^2}{\hat{\mu}_{ij}}$$

Với $n_{i,j}$ là giá trị của ô $i,j,\hat{\mu}_{ij}=\frac{n_{i+} \cdot n_{+j}}{n}$

#### 3.2.1.1 Biến Dalc_2 và school

Giả thuyết:

$H_0$: Dalc_2 và school độc lập 

$H_1$: Dalc_2 và school không độc lập
```{r}
mtht <- table(std$Dalc_2, std$school)
chisq.test(mtht)
```
_Nhận xét:_ Qua kết quả kiểm định cho ta p−value = 0.007356 < 0.05, bác bỏ $H_0$, nghĩa là giữa việc sinh viên học ở trường nào và mức độ tiêu thụ rượu là có liên quan với nhau.

#### 3.2.1.2 Biến Dalc_2 và sex

Giả thuyết:

$H_0$: Dalc_2 và sex độc lập 

$H_1$: Dalc_2 và sex không độc lập
```{r}
mtht <- table(std$Dalc_2, std$sex)
chisq.test(mtht)
```

_Nhận xét:_ Qua kết quả kiểm định cho ta p−value = 2.618e-06 < 0.05, bác bỏ $H_0$, nghĩa là giữa giới tính của sinh viên và mức độ tiêu thụ rượu là có liên quan với nhau.

#### 3.2.1.3 Biến Dalc_2 và address

Giả thuyết:

$H_0$: Dalc_2 và address độc lập 

$H_1$: Dalc_2 và address không độc lập
```{r}
mtht <- table(std$Dalc_2, std$address)
chisq.test(mtht)
```

_Nhận xét:_ Qua kết quả kiểm định cho ta p−value = 0.07101 > 0.05, chưa có cơ sở bác bỏ $H_0$, nghĩa là giữa nơi ở của sinh viên và mức độ tiêu thụ rượu không có liên quan với nhau.

#### 3.2.1.4 Biến Dalc_2 và schoolsup

Giả thuyết:

$H_0$: Dalc_2 và schoolsup độc lập 

$H_1$: Dalc_2 và schoolsup không độc lập
```{r}
mtht <- table(std$Dalc_2, std$schoolsup)
chisq.test(mtht)
```

_Nhận xét:_ Qua kết quả kiểm định cho ta p−value = 0.5733 > 0.05, chưa có cơ sở bác bỏ $H_0$, nghĩa là giữa việc hỗ trợ giáo dục bổ sung cho sinh viên và mức độ tiêu thụ rượu không có liên quan với nhau.

#### 3.2.1.5 Biến Dalc_2 và famsup

Giả thuyết:

$H_0$: Dalc_2 và famsup độc lập 

$H_1$: Dalc_2 và famsup không độc lập
```{r}
mtht <- table(std$Dalc_2, std$famsup)
chisq.test(mtht)
```

_Nhận xét:_ Qua kết quả kiểm định cho ta p−value = 0.2564 > 0.05, chưa có cơ sở bác bỏ $H_0$, nghĩa là giữa việc hỗ trợ giáo dục gia đình  và mức độ tiêu thụ rượu không có liên quan với nhau.

#### 3.2.1.6 Biến Dalc_2 và activities

Giả thuyết:

$H_0$: Dalc_2 và activities độc lập 

$H_1$: Dalc_2 và activities không độc lập
```{r}
mtht <- table(std$Dalc_2, std$activities)
chisq.test(mtht)
```

_Nhận xét:_ Qua kết quả kiểm định cho ta p−value = 0.2134 > 0.05, chưa đủ cơ sở bác bỏ $H_0$, nghĩa là giữa việc hoạt động ngoại khóa của sinh viên và mức độ tiêu thụ rượu không có liên quan với nhau.

#### 3.2.1.7 Biến Dalc_2 và internet

Giả thuyết:

$H_0$: Dalc_2 và internet độc lập 

$H_1$: Dalc_2 và internet không độc lập
```{r}
mtht <- table(std$Dalc_2, std$internet)
chisq.test(mtht)
```

_Nhận xét:_ Qua kết quả kiểm định cho ta p−value = 1 > 0.05, chưa đủ cơ sở bác bỏ $H_0$, nghĩa là giữa việc sử dụng mạng tại nhà của sinh viên và mức độ tiêu thụ rượu không có liên quan với nhau.

#### 3.2.1.6 Biến Dalc_2 và romantics

Giả thuyết:

$H_0$: Dalc_2 và romantic độc lập 

$H_1$: Dalc_2 và sex romantic độc lập
```{r}
mtht <- table(std$Dalc_2, std$romantic)
chisq.test(mtht)
```

_Nhận xét:_ Qua kết quả kiểm định cho ta p−value = 0.9449 > 0.05, chưa đủ cơ sở bác bỏ $H_0$, nghĩa là giữa mối quan hệ tình cảm của sinh viên và mức độ tiêu thụ rượu không có liên quan với nhau.

Kết luận: Chỉ có biến school (trường học) và sex (giới tính) là có ảnh hưởng tới biến Dalc_2. Tiếp theo, nhóm tiến hành mô tả 2 biến, từ đó đưa ra cái nhìn khái quát hơn về mức độ ảnh hưởng lên biến Dalc_2.

## 3.3 Thống kê mô tả 2 biến

### 3.3.1 Biến Dalc_2 và sex

#### 3.3.1.1 Lập bảng tần số và bảng tần suất
```{r}
htnh <- table(std$Dalc_2,std$school)
addmargins(htnh)
htnh <- prop.table(htnh)
addmargins(htnh)
```

#### 3.3.1.2 Lập biểu đồ
```{r}
std %>% group_by(Dalc_2,school) %>%  summarise(n = n()) %>% 
     ggplot(aes(x=Dalc_2,y=n, fill = school)) + 
     geom_col(position = 'dodge')+
     theme_bw()
```

_Nhận xét:_ Bảng và biểu đồ trên cho thấy ở trường GP có 33 sinh viên có mức tiêu thụ rượu cao chiếm tỷ lệ 8.35%, còn lại 316 sinh viên có mức tiêu thụ rượu thấp chiếm tỷ lệ 80%; ở trường MS có 11 sinh viên có mức tiêu thụ rượu cao chiếm tỷ lệ 2.78%, còn lại 35 sinh viên có mức tiêu thụ rượu thấp chiếm 8.86%. Tóm lại thì cả hai trường đều có số lượng ít sinh viên có mức tiêu thụ rượu cao, đa số đều tiêu thụ rượu thấp hoặc hầu như là không tiêu thụ.

### 3.3.2 Biến Dalc_2 và sex

#### 3.3.2.1 Lập bảng tần số và bảng tần suất
```{r}
htnh <- table(std$Dalc_2,std$sex)
addmargins(htnh)
htnh <- prop.table(htnh)
addmargins(htnh)
```

#### 3.3.2.2 Lập biểu đồ
```{r}
std %>% group_by(Dalc_2,sex) %>%  summarise(n = n()) %>% 
     ggplot(aes(x=Dalc_2,y=n, fill = sex)) + 
     geom_col(position = 'dodge')+
     theme_bw()
```

_Nhận xét:_ Bảng và biểu đồ trên cho thấy ở giới tính nữ có 8 sinh viên có mức tiêu thụ rượu cao chiếm tỷ lệ 2.03%, còn lại 200 sinh viên nữ có mức tiêu thụ rượu thấp chiếm tỷ lệ 50.63%%; ở giới tính nam có 36 sinh viên có mức tiêu thụ rượu cao chiếm tỷ lệ 9.11%, còn lại 151 sinh viên nam có mức tiêu thụ rượu thấp chiếm 38.23%. Tóm lại thì cả hai giới tính đều có số lượng ít sinh viên có mức tiêu thụ rượu cao, đa số đều tiêu thụ rượu thấp hoặc hầu như là không tiêu thụ.

## 3.4 Relative Risk và khoảng ước lượng cho Relative Risk

### 3.4.1 Biến Dalc_2 và school
```{r}
library(DescTools)
table(std$Dalc_2,std$school)
mtht <- table(std$Dalc_2,std$school)
RelRisk(mtht, conf.level = .95)
```

_Nhận xét:_ 

- Relative Risk của Dalc_2 và school là 0.8330696 nhỏ hơn 1. Điều này có nghĩa là sinh viên trường GP có mức độ tiêu thụ rượu cao nhiều hơn so với trường MS (mức độ tiêu thụ rượu cao ở trường GP bằng 0.833 lần so với trường MS).

- Khoảng tin cậy này cho thấy rằng, với mức độ tin cậy (thường là 95%), mức độ tiêu thụ rượu thực sự nằm trong khoảng từ 0.6711519 đến 0.9549721. Vì khoảng tin cậy này không bao gồm giá trị 1, kết quả này cho thấy có ý nghĩa thống kê giữa mức độ tiêu thụ rượu cao ở hai trường. 

### 3.4.2 Biến Dalc_2 và sex
```{r}
library(DescTools)
table(std$Dalc_2,std$sex)
mtht <- table(std$Dalc_2,std$sex)
RelRisk(mtht, conf.level = .95)
```

_Nhận xét:_

- Relative Risk của Dalc_2 và sex là 0.3190909 nhỏ hơn 1. Điều này có nghĩa là sinh viên nữ có mức độ tiêu thụ rượu cao ít hơn so với sinh viên nam (mức độ tiêu thụ rượu cao ở sinh viên nữ bằng 0.319 lần so với sinh viên nam).

- Khoảng tin cậy này cho thấy rằng, với mức độ tin cậy (thường là 95%), mức độ tiêu thụ rượu thực sự nằm trong khoảng từ 0.1659926 đến 0.5656633. Vì khoảng tin cậy này không bao gồm giá trị 1, kết quả này cho thấy có ý nghĩa thống kê giữa mức độ tiêu thụ rượu cao ở giới tính nữ và nam.

## 3.5 Odds ratio và khoảng ước lượng cho Odds ratio

### 3.5.1 Biến Dalc_2 và school
```{r}
table(std$Dalc_2,std$school)
ntnh <- table(std$Dalc_2,std$school)
OddsRatio(ntnh,conf.level = .95)
```

_Nhận xét:_

- Odds ratio của Dalc_2 và school là 0.3322785 nhỏ hơn 1. Điều này có nghĩa là tỷ lệ chênh của sinh viên tiêu thụ rượu cao tại trường GP so với trường MS là 0.332, tức là sinh viên tại trường GP có tỷ lệ tiêu thụ rượu cao thấp hơn so với sinh viên tại trường MS.

- Khoảng tin cậy này cho thấy rằng, với mức độ tin cậy (thường là 95%), odds ratio thực sự nằm trong khoảng từ 0.1543865 đến 0.7151466. Vì khoảng tin cậy này không bao gồm giá trị 1, kết quả này có ý nghĩa thống kê.

### 3.5.2 Biến Dalc_2 và sex
```{r}
table(std$Dalc_2,std$sex)
ntnh <- table(std$Dalc_2,std$sex)
OddsRatio(ntnh,conf.level = .95)
```

_Nhận xét:_

- Odds ratio của Dalc_2 và sex là 0.16777778 nhỏ hơn 1. Điều này có nghĩa là tỷ lệ chênh của sinh viên tiêu thụ rượu cao là nữ so với nam là 0.167, tức là sinh viên nữ có tỷ lệ tiêu thụ rượu cao thấp hơn so với sinh viên nam.

- Khoảng tin cậy này cho thấy rằng, với mức độ tin cậy (thường là 95%), odds ratio thực sự nằm trong khoảng từ 0.07578856 đến 0.37141995. Vì khoảng tin cậy này không bao gồm giá trị 1, kết quả này có ý nghĩa thống kê.

## 3.6 Mô hình xác suất tuyến tính
```{r}
library(tidyverse)
tn <- std %>% select(Dalc_2, school, sex)
tn <- tn %>% mutate(Dalc_2 = if_else(Dalc_2 == "thấp", 0, 1))
tn <- tn %>% mutate(school = case_when(
  school == "GP" ~ 0,
  school == "MS" ~ 1
))
tn <- tn %>% mutate(sex = case_when(
  sex == "F" ~ 0,
  sex == "M" ~ 1
))
head(tn)
```

### 3.6.1 Hồi quy giữa Dalc_2 và school
```{r}
lpm_school <- lm(Dalc_2 ~ school, data = tn)
summary(lpm_school)
```

### 3.6.2 Hồi quy giữa Dalc_2 và sex
```{r}
lpm_sex <- lm(Dalc_2 ~ sex, data = tn)
summary(lpm_sex)
```

## 3.7 Mô hình hồi quy Logistic

### 3.7.1 Mô hình Logistic cho biến school
```{r}
lpm_school <- glm(Dalc_2 ~ school, data = tn, family = binomial)
summary(lpm_school)
```

### 3.7.2 Mô hình Logistic cho biến sex
```{r}
lpm_sex <- glm(Dalc_2 ~ sex, data = tn, family = binomial)
summary(lpm_sex)
```

## 3.8 Mô hình Logit

### 3.8.1 Mô hình Logit cho biến school

```{r}
reglogit <- glm (Dalc_2 ~ school, data = tn, family = binomial(link = 'logit'))
print(reglogit)
```

### 3.8.2 Mô hình Logit cho biến sex



## 3.9 Mô hình Probit

### 3.9.1 Mô hình Probit cho biến school


### 3.9.2 Mô hình Probit cho biến sex
```{r}
regprobit <- glm (Dalc_2 ~ sex, data = tn, family = binomial(link = 'probit'))
print(regprobit)
```

(mục lớn nha)  Đánh giá mô hình
Chỉ số AIC








TIỂU LUẬN MÔN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐỊNH TÍNH

PHÂN TÍCH NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN MỨC ĐỘ TIÊU THỤ RƯỢU CỦA SINH VIÊN

LỜI CẢM ƠN

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

1.1 Lí do chọn đề tài

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4 Phương pháp nghiên cứu

1.5 Kết cấu bài nghiên cứu

Chương 2: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

2.1 Giới thiệu bộ dữ liệu

2.2 Mô tả các biến trong bộ dữ liệu

Chương 3: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

3.1 Thống kê mô tả biến phụ thuộc

3.1.1 Lập bảng tần số và bảng tần suất

3.1.2 Lập biểu đồ

3.2 Thống kê suy diễn

3.2.1 Kiểm định tính độc lập

3.2.1.1 Biến Dalc_2 và school

3.2.1.2 Biến Dalc_2 và sex

3.2.1.3 Biến Dalc_2 và address

3.2.1.4 Biến Dalc_2 và schoolsup

3.2.1.5 Biến Dalc_2 và famsup

3.2.1.6 Biến Dalc_2 và activities

3.2.1.7 Biến Dalc_2 và internet

3.2.1.6 Biến Dalc_2 và romantics

3.3 Thống kê mô tả 2 biến

3.3.1 Biến Dalc_2 và sex

3.3.1.1 Lập bảng tần số và bảng tần suất

3.3.1.2 Lập biểu đồ

3.3.2 Biến Dalc_2 và sex

3.3.2.1 Lập bảng tần số và bảng tần suất

3.3.2.2 Lập biểu đồ

3.4 Relative Risk và khoảng ước lượng cho Relative Risk

3.4.1 Biến Dalc_2 và school

3.4.2 Biến Dalc_2 và sex

3.5 Odds ratio và khoảng ước lượng cho Odds ratio

3.5.1 Biến Dalc_2 và school

3.5.2 Biến Dalc_2 và sex

3.6 Mô hình xác suất tuyến tính

3.6.1 Hồi quy giữa Dalc_2 và school

3.6.2 Hồi quy giữa Dalc_2 và sex

3.7 Mô hình hồi quy Logistic

3.7.1 Mô hình Logistic cho biến school

3.7.2 Mô hình Logistic cho biến sex

3.8 Mô hình Logit

3.8.1 Mô hình Logit cho biến school

3.8.2 Mô hình Logit cho biến sex

3.9 Mô hình Probit

3.9.1 Mô hình Probit cho biến school

3.9.2 Mô hình Probit cho biến sex