Paketlerin Kurulması ve Yüklenmesi

R projelerinde kullanacağımız bazı paketlerin kurulması ve yüklenmesi gerektiğini öğrendik. İlk olarak CTT paketini yükledik.

# install.packages("CTT")

library(CTT)

CTT paketi yüklendikten sonra, temel paket fonksiyonların sayısına bakmak için length fonksiyonunu kullandık.

fonksiyonlar <- builtins()
length(fonksiyonlar)
## [1] 1407

devtools paketini kullanarak GitHub üzerindeki bazı paketleri yükledik. Bu paketlerden emo paketi içerisinden bir emoji üreten kodu yazdık.

# install.packages("devtools")

library(devtools)
## Loading required package: usethis
# devtools::install_github("dr-JT/semoutput")

library(semoutput)

# emo paketini yükleme
# devtools::install_github("hadley/emo")

library(emo)
emo::ji("poop")
## 💩

Güvenirlik Analizi

CTT paketini kullanarak bir veri çerçevesi üzerinde güvenirlik analizi yaptık. Bunun için önce bir veri çerçevesi tanımladık.

x <- data.frame(matrix(c(0,0,0,0,0,
                         0,0,0,0,0,
                         0,0,0,0,1,
                         0,0,0,1,1,
                         0,0,1,1,1,
                         0,1,1,1,1,
                         1,1,1,1,1,
                         1,0,1,1,1,
                         0,0,0,1,1,
                         0,1,1,1,1), nrow=10, ncol=5, byrow=TRUE,
                       dimnames=list(c(paste("P", c(1:10), sep="")), c(paste("I", c(1:5), sep="")))))

guvenirlik <- reliability(x, itemal=TRUE)
## You will find additional options and better formatting using itemAnalysis().
guvenirlik
## 
##  Number of Items 
##  5 
## 
##  Number of Examinees 
##  10 
## 
##  Coefficient Alpha 
##  0.816
guvenirlik$nItem
## [1] 5

Fonksiyon Yazma

Sonrasında fonksiyon yazmayı öğrendik. Temel matematiksel işlemler için (üs alma gibi) fonksiyonları yazdık. Dikdörtgenin alanını, çervesini ve köşegen uzunluğunu fonksiyon kullanarak hesapladık.

kare_al <- function(sayi) { sayi * sayi }
kare_al(10)
## [1] 100
us_al <- function(sayi, us = 2) { sayi^us }
us_al(4)
## [1] 16
dikdortgen <- function(en, boy) {
  cevre <- 2 * (en + boy)
  alan <- en * boy
  kosegen <- sqrt(en^2 + boy^2)
  cikti <- c(cevre, alan, kosegen)
  names(cikti) <- c("cevre", "alan", "kosegen")
  cikti
}

dikdortgen(5, 10)
##    cevre     alan  kosegen 
## 30.00000 50.00000 11.18034

Diğer Fonksiyonlar

Son olarak, ortalama almak için fonksiyon yazdık. Buna ek olarak, rastgele örneklem seçmek için sample kodunu kullandık.

avg <- function(x) { mean(x) }
x <- 1:1000
avg(x)
## [1] 500.5
sample(1:1000, 10)
##  [1] 967  39 225 578 524 405 976 318  65 162