HW_1
2024-10-11
R Markdown
Let’s load and view the data from Youth Tobaco Survey:
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionmy_data <- read.csv("/Users/anna/Downloads/Youth_Tobacco_Survey_YTS_Data.csv")
View(my_data)Printing number of columns and rows of our data:
print(ncol(my_data))## [1] 31print(nrow(my_data))## [1] 9794dim(my_data)## [1] 9794 31List the names of the variables in my data:
names(my_data)## [1] "YEAR" "LocationAbbr"
## [3] "LocationDesc" "TopicType"
## [5] "TopicDesc" "MeasureDesc"
## [7] "DataSource" "Response"
## [9] "Data_Value_Unit" "Data_Value_Type"
## [11] "Data_Value" "Data_Value_Footnote_Symbol"
## [13] "Data_Value_Footnote" "Data_Value_Std_Err"
## [15] "Low_Confidence_Limit" "High_Confidence_Limit"
## [17] "Sample_Size" "Gender"
## [19] "Race" "Age"
## [21] "Education" "GeoLocation"
## [23] "TopicTypeId" "TopicId"
## [25] "MeasureId" "StratificationID1"
## [27] "StratificationID2" "StratificationID3"
## [29] "StratificationID4" "SubMeasureID"
## [31] "DisplayOrder"Let’s rename the column LocationAbbr to State:
my_data <- rename(my_data, State = LocationAbbr)
head(my_data)## YEAR State LocationDesc TopicType TopicDesc
## 1 2015 AZ Arizona Tobacco Use – Survey Data Cessation (Youth)
## 2 2015 AZ Arizona Tobacco Use – Survey Data Cessation (Youth)
## 3 2015 AZ Arizona Tobacco Use – Survey Data Cessation (Youth)
## 4 2015 AZ Arizona Tobacco Use – Survey Data Cessation (Youth)
## 5 2015 AZ Arizona Tobacco Use – Survey Data Cessation (Youth)
## 6 2015 AZ Arizona Tobacco Use – Survey Data Cessation (Youth)
## MeasureDesc DataSource Response
## 1 Percent of Current Smokers Who Want to Quit YTS
## 2 Percent of Current Smokers Who Want to Quit YTS
## 3 Percent of Current Smokers Who Want to Quit YTS
## 4 Quit Attempt in Past Year Among Current Cigarette Smokers YTS
## 5 Quit Attempt in Past Year Among Current Cigarette Smokers YTS
## 6 Quit Attempt in Past Year Among Current Cigarette Smokers YTS
## Data_Value_Unit Data_Value_Type Data_Value Data_Value_Footnote_Symbol
## 1 % Percentage NA *
## 2 % Percentage NA *
## 3 % Percentage NA *
## 4 % Percentage NA *
## 5 % Percentage NA *
## 6 % Percentage NA *
## Data_Value_Footnote
## 1 Data in these cells have been suppressed because of a small sample size
## 2 Data in these cells have been suppressed because of a small sample size
## 3 Data in these cells have been suppressed because of a small sample size
## 4 Data in these cells have been suppressed because of a small sample size
## 5 Data in these cells have been suppressed because of a small sample size
## 6 Data in these cells have been suppressed because of a small sample size
## Data_Value_Std_Err Low_Confidence_Limit High_Confidence_Limit Sample_Size
## 1 NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA
## Gender Race Age Education
## 1 Overall All Races All Ages Middle School
## 2 Male All Races All Ages Middle School
## 3 Female All Races All Ages Middle School
## 4 Overall All Races All Ages Middle School
## 5 Male All Races All Ages Middle School
## 6 Female All Races All Ages Middle School
## GeoLocation TopicTypeId TopicId MeasureId
## 1 (34.865970280000454, -111.76381127699972) BEH 105BEH 170CES
## 2 (34.865970280000454, -111.76381127699972) BEH 105BEH 170CES
## 3 (34.865970280000454, -111.76381127699972) BEH 105BEH 170CES
## 4 (34.865970280000454, -111.76381127699972) BEH 105BEH 169QUA
## 5 (34.865970280000454, -111.76381127699972) BEH 105BEH 169QUA
## 6 (34.865970280000454, -111.76381127699972) BEH 105BEH 169QUA
## StratificationID1 StratificationID2 StratificationID3 StratificationID4
## 1 1GEN 8AGE 6RAC 1EDU
## 2 2GEN 8AGE 6RAC 1EDU
## 3 3GEN 8AGE 6RAC 1EDU
## 4 1GEN 8AGE 6RAC 1EDU
## 5 2GEN 8AGE 6RAC 1EDU
## 6 3GEN 8AGE 6RAC 1EDU
## SubMeasureID DisplayOrder
## 1 YTS01 1
## 2 YTS02 2
## 3 YTS03 3
## 4 YTS04 4
## 5 YTS05 5
## 6 YTS06 6Let’s select the columns that are in our interest:
new_data <- select(my_data, YEAR, State, Response, Data_Value, Gender, Education)
View(new_data)Let’s filter our data, where data value is > 1:
new_data <- filter(new_data, Data_Value >1)
View(new_data)Pulling data from YEAR column:
pull(new_data, YEAR)## [1] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [15] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [29] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [43] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [57] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [71] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [85] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [99] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [113] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [127] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [141] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [155] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [169] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [183] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [197] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [211] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [225] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [239] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [253] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [267] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [281] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [295] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [309] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [323] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [337] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [351] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [365] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [379] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [393] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
## [407] 2015 2015 2015 2015 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
## [421] 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
## [435] 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
## [449] 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
## [463] 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
## [477] 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
## [491] 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
## [505] 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
## [519] 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
## [533] 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
## [547] 2014 2014 2014 2002 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
## [561] 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
## [575] 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
## [589] 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
## [603] 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
## [617] 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
## [631] 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
## [645] 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2002 2014 2014 2014 2014
## [659] 2014 2014 2014 2014 2014 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [673] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [687] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2002 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [701] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [715] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [729] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [743] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [757] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [771] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [785] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [799] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [813] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [827] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [841] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [855] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [869] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [883] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [897] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [911] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [925] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [939] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [953] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [967] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [981] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [995] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [1009] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [1023] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [1037] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [1051] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [1065] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [1079] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [1093] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
## [1107] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
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## [8219] 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999
## [8233] 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999
## [8247] 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999
## [8261] 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999
## [8275] 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999
## [8289] 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999
## [8303] 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999 1999new_data <- filter(new_data, YEAR==2015 , Gender=="Female")
View(new_data)value_F_15 <- pull(new_data, Data_Value)
value_F_15## [1] 3.1 12.2 4.2 50.2 5.6 4.2 21.1 1.6 2.2 8.2 28.1 2.4 2.0 5.5 1.2
## [16] 2.8 6.6 13.1 26.5 1.7 2.3 3.6 4.1 48.1 56.9 2.5 10.0 11.8 34.5 2.7
## [31] 3.0 3.9 11.1 6.0 21.9 2.3 8.1 41.0 63.0 3.2 9.6 15.0 33.4 3.8 1.3
## [46] 2.0 4.1 6.7 2.1 11.0 2.6 39.6 67.0 9.0 27.4 3.3 1.1 4.6 44.6 64.3
## [61] 1.1 7.4 6.9 25.7 2.0 1.6 2.0 4.8 55.0 67.0 2.4 8.1 13.1 28.7 1.3
## [76] 1.5 2.0 5.7 8.7 59.9 63.3 4.4 11.0 15.0 29.3 3.8 2.2 2.3 4.6 9.3
## [91] 49.8 57.5 1.6 9.4 7.3 27.1 3.6 3.1 2.3 7.0 60.0 8.1 37.1 1.5 1.8
## [106] 8.9 39.1 58.5 3.9 15.0 19.5 40.5 5.2 1.9 3.0 6.0 11.2median(value_F_15)## [1] 6.7mean(value_F_15)## [1] 15.68376new_data %>% filter(Education=='High School') %>% select(YEAR, Data_Value) ## YEAR Data_Value
## 1 2015 50.2
## 2 2015 5.6
## 3 2015 21.1
## 4 2015 1.6
## 5 2015 2.2
## 6 2015 8.2
## 7 2015 28.1
## 8 2015 2.4
## 9 2015 2.0
## 10 2015 5.5
## 11 2015 1.2
## 12 2015 6.6
## 13 2015 26.5
## 14 2015 2.3
## 15 2015 4.1
## 16 2015 48.1
## 17 2015 56.9
## 18 2015 10.0
## 19 2015 34.5
## 20 2015 2.7
## 21 2015 3.0
## 22 2015 11.1
## 23 2015 41.0
## 24 2015 63.0
## 25 2015 9.6
## 26 2015 33.4
## 27 2015 3.8
## 28 2015 2.0
## 29 2015 6.7
## 30 2015 39.6
## 31 2015 67.0
## 32 2015 9.0
## 33 2015 27.4
## 34 2015 3.3
## 35 2015 1.1
## 36 2015 4.6
## 37 2015 44.6
## 38 2015 64.3
## 39 2015 7.4
## 40 2015 25.7
## 41 2015 2.0
## 42 2015 1.6
## 43 2015 4.8
## 44 2015 55.0
## 45 2015 67.0
## 46 2015 8.1
## 47 2015 28.7
## 48 2015 1.3
## 49 2015 2.0
## 50 2015 8.7
## 51 2015 59.9
## 52 2015 63.3
## 53 2015 11.0
## 54 2015 29.3
## 55 2015 3.8
## 56 2015 2.3
## 57 2015 9.3
## 58 2015 49.8
## 59 2015 57.5
## 60 2015 9.4
## 61 2015 27.1
## 62 2015 3.6
## 63 2015 3.1
## 64 2015 7.0
## 65 2015 60.0
## 66 2015 8.1
## 67 2015 37.1
## 68 2015 1.5
## 69 2015 1.8
## 70 2015 8.9
## 71 2015 39.1
## 72 2015 58.5
## 73 2015 15.0
## 74 2015 40.5
## 75 2015 5.2
## 76 2015 3.0
## 77 2015 11.2value_15_HS <- new_data %>% filter(Education=='High School') %>% select(YEAR, Data_Value) %>% pull(Data_Value)
value_15_HS## [1] 50.2 5.6 21.1 1.6 2.2 8.2 28.1 2.4 2.0 5.5 1.2 6.6 26.5 2.3 4.1
## [16] 48.1 56.9 10.0 34.5 2.7 3.0 11.1 41.0 63.0 9.6 33.4 3.8 2.0 6.7 39.6
## [31] 67.0 9.0 27.4 3.3 1.1 4.6 44.6 64.3 7.4 25.7 2.0 1.6 4.8 55.0 67.0
## [46] 8.1 28.7 1.3 2.0 8.7 59.9 63.3 11.0 29.3 3.8 2.3 9.3 49.8 57.5 9.4
## [61] 27.1 3.6 3.1 7.0 60.0 8.1 37.1 1.5 1.8 8.9 39.1 58.5 15.0 40.5 5.2
## [76] 3.0 11.2range(value_15_HS)## [1] 1.1 67.0mean(value_15_HS)## [1] 20.68701median(value_15_HS)## [1] 9new_data %>% filter(Response=="Current" & Data_Value>5) %>% select(Data_Value, Education)## Data_Value Education
## 1 5.6 High School
## 2 8.2 High School
## 3 6.6 High School
## 4 10.0 High School
## 5 6.0 Middle School
## 6 9.6 High School
## 7 9.0 High School
## 8 7.4 High School
## 9 8.1 High School
## 10 11.0 High School
## 11 9.4 High School
## 12 8.1 High School
## 13 15.0 High Schoollibrary(ggplot2)
ggplot(data=my_data)
ggplot(my_data, mapping= aes(x= YEAR, y= Data_Value)) +
geom_point() +
geom_smooth(formula = y ~ x, method = "lm")## Warning: Removed 425 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_smooth()`).## Warning: Removed 425 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).