ÖDEV 3
Zeynep Neveser KIZILÇİM
Rendered on 2025-03-09
YAPILACAKLAR
*Değerli Öğrenciler, Soruları çözmek için ihtiyacınız olan veri seti “odev3.xlsx”’dir. 16 maddelik bir ölçek 331 üniversite öğrencisine uygulanmıştır. 331 öğrenciye ait veriler odev3.xlsx dosyasında yer almaktadır. Cinsiyet değişkeni 1-Kadın, 2-Erkek; SES değişkeni 1-düşük, 2-orta, 3-yüksek olarak kodlanmıştır. Ölçek iki faktörden oluşmaktadır. Birinci alt boyut “boyut1”, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 numaralı maddelerden oluşmakta, ikinci alt boyut “boyut2”,10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 numaralı maddelerden oluşmaktadır.
*Not: Sorular çözümü readxl ve tidyverse paketleri ile yapılabilmektedir. Ancak sizler istediğiniz paketi kullanmakta özgürsünüz.
“odev3.xlsx” dosyasını R ortamına aktarınız ve veri setinde eksik veri olup olmadığını kontrol ediniz.
Cinsiyet ve SES değişkenlerinin kategorilerinde nasıl dağıldığını hem tablo hem de grafikle gösteriniz.
Boyut1 alt boyutunda yer alan maddeler olumsuz maddelerdir, bu maddeleri yeniden kodlayınız.
Boyut1 ve Boyut2 alt boyutunun her ikisi için de toplam puan hesaplayınız. Her iki alt ölçeğin toplam puan dağılımını histogram çizerek gösteriniz.
Boyut2 alt boyutunun toplam puan grafiğine ortalamadan bir dikey referans çizgisi çizdiriniz. Bu çizginin üstüne ortalama değerini yazdırınız. Ayrıca grafiğe ortalamanın bir standart sapma fazlası ve bir standart sapma azı olan noktalarda da birer referans çizgisi ekleyeniz. Bu çizgiler üzerine de açıklama ekleyiniz.
Her iki alt boyutu da uç değer açısından değerlendiriniz.
library(readxl)
library(tidyverse)
library(haven)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(summarytools)
library(knitr)
library(magrittr)
library(outliers)
library(DT)
library(ggpmisc)
library(psych)odev3 <- read_excel("D:/OLC_733/odev3.xlsx")A Seçeneği
*“odev3.xlsx” dosyasını R ortamına aktarınız ve veri setinde eksik veri olup olmadığını kontrol ediniz.
# Êksik Verinin kontrol edilmesi
is.na (odev3)## Cinsiyet SES WV1 WV2 WV3 WV4 WV5 WV6 WV7 WV8 WV9
## [1,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [2,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [3,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [4,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [5,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [6,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [7,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [8,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [9,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [10,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [11,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [12,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [13,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [14,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [15,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [16,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [17,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [18,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [19,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [20,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [21,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [22,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [23,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [24,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [25,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [26,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [27,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [28,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [29,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [30,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [31,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [32,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [33,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [35,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [36,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [37,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [38,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [39,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [40,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [41,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [42,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [43,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [44,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [45,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [46,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [47,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [48,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [49,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [50,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [51,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [52,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [53,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [54,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [55,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [56,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [57,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [58,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [59,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [60,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [61,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [62,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [63,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [64,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [65,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [66,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [67,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [68,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [69,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [70,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [71,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [72,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [73,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [74,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [75,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [76,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [77,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [78,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [79,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [80,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [81,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [82,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [83,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [84,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [85,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [86,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [87,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [88,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [89,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [90,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [91,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [92,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [93,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [94,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [95,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [96,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [97,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [98,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [99,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [100,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [101,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [102,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [103,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [104,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [105,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [106,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [107,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [108,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [109,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [110,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [111,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [112,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [113,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [114,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [115,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [116,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [117,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [118,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [119,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [120,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [121,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [122,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [123,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [124,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [125,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [126,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [127,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [128,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [129,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [130,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [131,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [132,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [133,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [134,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [135,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [136,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [137,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [138,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [139,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [140,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [141,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [142,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [143,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [144,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [145,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [146,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [147,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [148,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [149,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [150,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [151,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [152,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [153,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [154,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [155,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [156,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [157,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [158,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [159,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [160,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [161,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [162,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [163,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [164,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [165,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [166,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [167,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [168,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [169,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [170,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [171,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [172,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [173,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [174,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [175,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [176,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [177,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [178,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [179,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [180,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [181,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [182,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [183,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [184,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [185,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [186,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [187,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [188,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [189,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [190,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [191,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [192,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [193,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [194,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [195,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [196,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [197,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [198,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [199,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [200,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [201,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [202,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [203,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [204,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [205,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [206,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [207,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [208,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [209,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [210,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [211,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [212,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [213,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [214,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [215,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [216,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [217,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [218,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [219,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [220,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [221,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [222,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [223,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [224,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [225,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [226,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [227,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [228,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [229,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [230,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [231,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [232,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [233,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [234,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [235,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [236,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [237,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [238,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [239,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [240,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [241,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [242,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [243,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [244,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [245,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [246,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [247,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [248,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [249,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [250,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [251,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [252,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [253,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [254,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [255,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [256,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [257,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [258,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [259,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [260,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [261,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [262,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [263,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [264,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [265,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [266,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [267,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [268,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [269,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [270,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [271,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [272,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [273,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [274,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [275,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [276,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [277,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [278,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [279,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [280,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [281,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [282,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [283,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [284,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [285,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [286,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [287,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [288,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [289,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [290,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [291,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [292,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [293,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [294,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [295,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [296,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [297,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [298,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [299,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [300,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [301,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [302,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [303,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [304,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [305,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [306,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [307,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [308,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [309,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [310,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [311,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [312,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [313,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [314,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [315,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [316,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [317,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [318,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [319,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [320,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [321,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [322,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [323,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [324,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [325,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [326,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [327,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [328,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [329,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [330,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [331,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## WV10 WV11 WV12 WV13 WV14 WV15 WV16
## [1,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [2,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [3,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [4,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [5,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [6,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [7,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [8,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [9,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [10,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [11,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [12,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [13,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [14,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [15,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [16,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [17,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [18,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [19,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [20,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [21,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [22,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [23,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [24,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [25,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [26,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [27,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [28,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [29,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [30,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [31,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [32,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [33,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [35,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [36,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [37,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [38,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [39,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [40,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [41,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [42,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [43,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [44,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [45,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [46,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [47,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [48,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [49,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [50,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [51,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [52,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [53,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [54,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [55,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [56,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [57,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [58,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [59,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [60,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [61,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [62,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [63,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [64,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [65,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [66,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [67,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [68,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [69,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [70,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [71,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [72,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [73,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [74,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [75,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [76,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [77,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [78,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [79,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [80,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [81,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [82,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [83,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [84,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [85,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [86,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [87,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [88,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [89,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [90,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [91,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [92,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [93,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [94,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [95,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [96,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [97,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [98,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [99,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [100,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [101,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [102,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [103,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [104,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [105,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [106,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [107,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [108,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [109,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [110,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [111,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [112,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [113,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [114,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [115,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [116,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [117,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [118,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [119,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [120,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [121,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [122,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [123,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [124,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [125,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [126,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [127,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [128,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [129,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [130,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [131,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [132,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [133,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [134,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [135,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [136,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [137,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [138,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [139,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [140,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [141,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [142,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [143,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [144,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [145,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [146,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [147,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [148,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [149,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [150,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [151,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [152,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [153,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [154,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [155,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [156,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [157,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [158,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [159,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [160,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [161,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [162,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [163,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [164,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [165,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [166,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [167,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [168,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [169,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [170,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [171,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [172,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [173,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [174,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [175,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [176,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [177,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [178,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [179,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [180,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [181,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [182,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [183,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [184,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [185,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [186,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [187,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [188,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [189,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [190,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [191,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [192,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [193,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [194,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [195,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [196,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [197,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [198,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [199,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [200,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [201,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [202,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [203,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [204,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [205,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [206,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [207,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [208,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [209,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [210,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [211,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [212,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [213,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [214,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [215,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [216,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [217,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [218,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [219,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [220,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [221,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [222,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [223,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [224,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [225,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [226,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [227,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [228,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [229,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [230,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [231,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [232,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [233,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [234,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [235,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [236,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [237,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [238,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [239,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [240,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [241,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [242,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [243,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [244,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [245,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [246,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [247,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [248,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [249,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [250,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [251,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [252,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [253,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [254,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [255,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [256,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [257,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [258,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [259,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [260,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [261,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [262,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [263,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [264,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [265,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [266,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [267,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [268,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [269,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [270,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [271,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [272,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [273,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [274,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [275,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [276,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [277,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [278,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [279,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [280,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [281,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [282,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [283,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [284,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [285,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [286,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [287,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [288,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [289,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [290,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [291,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [292,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [293,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [294,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [295,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [296,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [297,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [298,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [299,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [300,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [301,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [302,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [303,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [304,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [305,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [306,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [307,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [308,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [309,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [310,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [311,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [312,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [313,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [314,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [315,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [316,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [317,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [318,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [319,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [320,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [321,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [322,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [323,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [324,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [325,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [326,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [327,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [328,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [329,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [330,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [331,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEsum(is.na(odev3))## [1] 0*#Eksik veri tespit edilmemiştir.
B Seçeneği
*Cinsiyet ve SES değişkenlerinin kategorilerinde nasıl dağıldığını hem tablo hem de grafikle gösteriniz.
#Cinsiyet değişkeni
cinsiyet_tablosu <- odev3 %>%
count(Cinsiyet)
print(cinsiyet_tablosu)## # A tibble: 2 × 2
## Cinsiyet n
## <dbl> <int>
## 1 1 257
## 2 2 74#SES değişkeni
SES_tablosu <- odev3 %>%
count(SES)
print(SES_tablosu)## # A tibble: 3 × 2
## SES n
## <dbl> <int>
## 1 1 18
## 2 2 262
## 3 3 51# Cinsiyet değişkeni için grafik
ggplot(odev3, aes(x = factor(Cinsiyet), fill = factor(Cinsiyet))) +
geom_bar(position = "stack") +
scale_fill_manual(values = c("1" = "red", "2" = "blue"),
labels = c("Kadın", "Erkek")) +
labs(title = "Cinsiyet Değişkeninin Dağılımı",
x = "Cinsiyet",
y = "Frekans") +
theme_classic()
# SES değişkeni için grafik
ggplot(odev3, aes(x = factor(SES), fill = factor(SES))) +
geom_bar(position = "stack") +
scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
labs(title = "SES Değişkeninin Dağılımı",
x = "SES",
y = "Frekans") +
theme_classic()
*Cinsiyet değişkenine göre veri incelendiğinde, sayıların birbirlerinden farklı dağıldığı, benzer veya yakın olmadığı söylenebilir.
*Sosyoekonomik düzey açısından veri incelendiğinde, yine farklı grupların birbirlerine yakın olmadığı, en fazla ikinci gruptan bireyin olduğu görülmüştür.
C Seçeneği
*Boyut1 alt boyutunda yer alan maddeler olumsuz maddelerdir, bu maddeleri yeniden kodlayınız.
#Boyut 1'de yer alan maddelerin seçilmesi
boyut1<- odev3 %>%
select(WV1:WV9)
#Olumsuz maddelerin yeniden kodlanması
boyut1 <- boyut1 %>%
mutate(across(WV1:WV9, ~8 - .)) #7li likert tipinde olduğu için 8 dedik.
#Boyut 2'de yer alan maddelerin seçimi
boyut2 <- odev3 %>%
select(WV10:WV16)D Seçeneği
*Boyut1 ve Boyut2 alt boyutunun her ikisi için de toplam puan hesaplayınız. Her iki alt ölçeğin toplam puan dağılımını histogram çizerek gösteriniz.
boyut1_toplam <- boyut1 %>%
mutate(across(WV1:WV9, ~8 - .)) %>% #7li likert tipinde olduğu için 8 dedik.
mutate(boyut1_t= rowSums(across(WV1:WV9),na.rm = TRUE))
boyut2_toplam <- boyut2 %>%
mutate(boyut2_t= rowSums(across(WV10:WV16), na.rm = TRUE))
#Boyut1 toplam grafiği
ggplot(boyut1_toplam, aes(x = boyut1_t)) +
geom_histogram(bins = 20, fill = "red", color = "black", alpha = 0.7) +
labs(title = "Boyut 1 Toplam Puan Dağılımı",
x = "Toplam Puan",
y = "Frekans") +
theme_classic()
#Boyut2 toplam grafiği
ggplot(boyut2_toplam, aes(x = boyut2_t)) +
geom_histogram(bins = 20, fill = "blue", color = "black", alpha = 0.7) +
labs(title = "Boyut 2 Toplam Puan Dağılımı",
x = "Toplam Puan",
y = "Frekans") +
theme_classic()
E Seçeneği
*Boyut2 alt boyutunun toplam puan grafiğine ortalamadan bir dikey referans çizgisi çizdiriniz. Bu çizginin üstüne ortalama değerini yazdırınız. Ayrıca grafiğe ortalamanın bir standart sapma fazlası ve bir standart sapma azı olan noktalarda da birer referans çizgisi ekleyeniz. Bu çizgiler üzerine de açıklama ekleyiniz.
#Ortalama ve standart sapma hesaplama
mean_boyut2 <- mean(boyut2_toplam$boyut2_t, na.rm = TRUE)
sd_boyut2 <- sd(boyut2_toplam$boyut2_t, na.rm = TRUE)
# Histogram oluşturma ggplot devam ettiği için garfiği + lar ile bağladık.
ggplot(boyut2_toplam, aes(x = boyut2_t)) +
geom_histogram(alpha = 0.5, bins = 10, fill = "blue", color = "black") +
# Ortalamanın gösterilmesi için dikey çizgi oluşturulması
geom_vline(xintercept = mean_boyut2, color = "red", linetype = "solid", size = 1) +
annotate("text", x = mean_boyut2, y = 5, label = paste("Ort =", round(mean_boyut2, 2)),
color = "red", angle = 90, vjust = -1) +
# Ortalama +1 standart sapmasının gösterilmesi
geom_vline(xintercept = mean_boyut2 + sd_boyut2, color = "blue", linetype = "dashed", size = 1) +
annotate("text", x = mean_boyut2 + sd_boyut2, y = 5, label = paste("+1 SD =", round(mean_boyut2 + sd_boyut2, 2)),
color = "blue", angle = 90, vjust = -1) +
# Ortalama -1 standart sapmasının gösterilmesi
geom_vline(xintercept = mean_boyut2 - sd_boyut2, color = "blue", linetype = "dashed", size = 1) +
annotate("text", x = mean_boyut2 - sd_boyut2, y = 5, label = paste("-1 SD =", round(mean_boyut2 - sd_boyut2, 2)),
color = "blue", angle = 90, vjust = -1) +
labs(title = "Boyut 2 Histogramı",
x = "Toplam",
y = "Frekans") +
theme_classic()## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
F Seeçeneği
*Her iki alt boyutu da uç değer açısından değerlendiriniz.
#Öncelikle z puanlarının hesaplanarak tek değişkenli uç değerler incelenmiştir.
# Boyut 1 için uç değerler
mean_boyut1 <- mean(boyut1_toplam$boyut1_t, na.rm = TRUE)
sd_boyut1 <- sd(boyut1_toplam$boyut1_t, na.rm = TRUE)
# Z-Score hesaplanması
boyut1_toplam <- boyut1_toplam %>%
mutate(z_boyut1 = (boyut1_t - mean_boyut1) / sd_boyut1)
# Uç değerleri filtrelenmesi (+3 ve -3 dışında kalanlar)
boyut1_uc_degerler <- boyut1_toplam %>%
filter(z_boyut1 > 3 | z_boyut1 < -3)
# Sonuçları görüntüle
cat("Boyut 1 için uç değerler:\n")## Boyut 1 için uç değerler:print(boyut1_uc_degerler$boyut1_t)## [1] 63#Boyut 2 için uç değerler
mean_boyut2 <- mean(boyut2_toplam$boyut2_t, na.rm = TRUE)
sd_boyut2 <- sd(boyut2_toplam$boyut2_t, na.rm = TRUE)
# Z-Score hesaplanması
boyut2_toplam <- boyut2_toplam %>%
mutate(z_boyut2 = (boyut2_t - mean_boyut2) / sd_boyut2)
# Uç değerleri filtrelenmesi (+3 ve -3 dışında kalanlar)
boyut2_uc_degerler <- boyut2_toplam %>%
filter(z_boyut2 > 3 | z_boyut2 < -3)
# Sonuçların görüntülenmesi
cat("Boyut 2 için uç değerler:\n")## Boyut 2 için uç değerler:print(boyut2_uc_degerler$boyut2_t)## numeric(0)Boyut1 için uç değeler +3 ile -3 aralığına göre değerlendirildiğinde 9 değerinin uç değer olduğu görülmüştür. Boyut2 için uçdeğer olmadığı görülmüştür.
F Seçeneğinin Devamı
*İki alt boyutun çok değişkenli uç değer açısından incelenmesi
# Boyutları birleştir
combined_data <- cbind(boyut1_toplam$boyut1_t, boyut2_toplam$boyut2_t)
# Mahalanobis mesafesi hesapla
mahal_dist <- mahalanobis(combined_data,
colMeans(combined_data, na.rm = TRUE),
cov(combined_data, use = "complete.obs"))
# Kritik değer (p < 0.001 için)
threshold <- qchisq(0.999, df = ncol(combined_data))
# Uç değerleri belirle
combined_data_outliers <- combined_data[mahal_dist > threshold, ]
# Sonuçları yazdır
cat("Çok değişkenli uç değerler:\n")## Çok değişkenli uç değerler:print(combined_data_outliers)## [,1] [,2]F Seçeneğinin Devamı
*#Çok değişkenli uç değerlerin görselleştirilmesi
# p = 0.05 anlamlılık düzeyinde Mahalanobis eşik değeri
threshold <- qchisq(0.95, df = ncol(combined_data)) # %95 güven seviyesinde incelemeler yapılmıştır
ggplot(data.frame(Mahalanobis = mahal_dist), aes(x = Mahalanobis)) +
geom_histogram(bins = 30, fill = "blue", alpha = 0.7) +
geom_vline(xintercept = threshold, color = "red", linetype = "dashed", size = 1) +
labs(title = "Mahalanobis Uzaklığı Dağılımı",
x = "Mahalanobis Uzaklığı",
y = "Frekans") +
theme_minimal()
# Eşik değer üzerinde kalan gözlemleri filtrele
outliers <- combined_data[mahal_dist > threshold, ]
# Uç değerleri yazdır
cat("Tespit edilen uç değerler:\n")## Tespit edilen uç değerler:print(outliers)## [,1] [,2]
## [1,] 50 39
## [2,] 53 46
## [3,] 53 45
## [4,] 10 11
## [5,] 9 7
## [6,] 53 43
## [7,] 53 42
## [8,] 46 49
## [9,] 54 42
## [10,] 56 44
## [11,] 46 44
## [12,] 51 7
## [13,] 17 11
## [14,] 49 15
## [15,] 15 12
## [16,] 47 14
## [17,] 46 45
## [18,] 9 15
## [19,] 40 11
## [20,] 42 49
## [21,] 63 28
## [22,] 15 11
## [23,] 9 7
## [24,] 54 12
## [25,] 21 9
## [26,] 54 42sum(mahal_dist > threshold)## [1] 26#26 tane, çok değişkenli uç değerin olduğu tespit edildi.
DeBruine, L., & Barr, D. (2022). Data skills for reproducible research. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.6527194
R Core Team. (2022). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/
Xie, Y. (2016). Bookdown: Authoring books and technical documents with R markdown. Chapman; Hall/CRC. https://bookdown.org/yihui/bookdown
Xie, Y. (2022). Bookdown: Authoring books and technical documents with r markdown. https://github.com/rstudio/bookdown