한국복지패널 데이터 분석 연구 보고서
권명옥
Date here
연구 목적 및 배경 설명
본 연구는 한국복지패널조사 데이터를 활용하여 개인의 월 평균 임금에 영향을 미치는 주요 사회경제적 요인들을 탐색적으로 분석하는 것을 목적으로 합니다. 특히 성별, 연령, 지역과 같은 인구통계학적 변수가 개인의 소득 수준과 어떠한 연관성을 가지는지 실증적으로 규명하고자 합니다. 이를 통해 한국 사회 내에 존재하는 소득 격차의 특성을 이해하고, 관련 정책 수립을 위한 기초적인 시사점을 도출하고자 합니다. R 스튜디오를 분석 도구로 사용하여 데이터를 처리 및 분석하고, 분석 결과를 시각화하여 제시합니다.
데이터에 대한 개괄적인 설명
본 연구의 분석 자료는 한국복지패널조사(Korean Welfare Panel Study, KOWEPS)의 10차년도(2015년 조사 기준) 데이터 중 가구원 정보를 포함하는 일부 변수들을 사용합니다. 한국복지패널조사는 한국 사회의 복지 및 빈곤 관련 실태를 파악하고 정책 수립에 필요한 자료를 제공하는 중요한 조사 데이터입니다.
분석에 사용될 주요 변수는 다음과 같습니다.
월 평균 임금 (p1002_8aq1): 근로를 통해 얻는 개인의 세전 월 평균 소득을 만원 단위로 나타낸 변수입니다. 성별 (h10_g3): 응답자의 성별을 나타내는 범주형 변수입니다 (1: 남, 2: 여). 태어난 연도 (h10_g4): 응답자의 출생 연도를 나타내는 변수입니다. 이 변수를 이용하여 현재 연도(예: 2024년) 기준 연령을 계산합니다. 지역 (h10_reg7): 응답자의 거주 지역을 7개 권역으로 구분한 범주형 변수입니다 (예: 1. 서울, 2. 수도권 등). 분석 데이터는 원자료 형태에서 분석 목적에 맞는 변수들을 추출하고, 결측값(missing values) 및 이상치(outliers)를 코드북에 제시된 정보를 바탕으로 적절히 처리하는 전처리 과정을 거칩니다. 예를 들어, ’모름/무응답’으로 코딩된 값(예: 9, 9999)들은 분석에서 제외합니다.
데이터 정제 및 가공 과정
데이터 분석은 R 스튜디오 통합 개발 환경에서 진행되었습니다. 분석 과정은 크게 데이터 불러오기, 데이터 전처리, 그리고 분석 및 시각화의 세 단계로 나뉩니다.
먼저, 분석에 필요한 데이터 처리 및 시각화 패키지인 dplyr과 ggplot2를 로드합니다. 데이터 파일(예: koweps_data_10th.csv)은 read_csv 함수를 사용하여 R 환경으로 불러옵니다. 데이터 파일의 형식이나 경로에 따라 read_excel 등 다른 함수를 사용할 수도 있습니다.
# 분석에 필요한 패키지 불러오기
library(dplyr)
library(ggplot2)
# 만약 CSV 파일이 아닌 경우, 예: readxl 패키지 필요
# install.packages("readxl")
# library(readxl)
# 데이터 불러오기
raw_welfare <- read.spss(file = "Koweps_hpc10_2015_beta1.sav",
to.data.frame = T)## Warning in read.spss(file = "Koweps_hpc10_2015_beta1.sav", to.data.frame = T):
## Koweps_hpc10_2015_beta1.sav: Compression bias (0) is not the usual value of 100# 복사본 만들기
welfare <- raw_welfare
head(welfare)## h10_id h10_ind h10_sn h10_merkey h_new h10_cobf h10_reg5 h10_reg7 h10_din
## 1 1 1 1 10101 0 NA 1 1 864
## 2 2 1 1 20101 0 NA 1 1 600
## 3 3 1 1 30101 0 NA 1 1 1571
## 4 4 1 1 40101 0 NA 1 1 3579
## 5 4 1 1 40101 0 NA 1 1 3579
## 6 6 1 1 60101 0 NA 1 1 3030
## h10_cin h10_flag p10_wgl p10_wsl p10_wgc p10_wsc h10_hc nh1001_1
## 1 864 0 776.9947 0.2567795 763.7189 0.2523922 2 NA
## 2 600 0 959.6458 0.3171417 949.2291 0.3136992 2 NA
## 3 1619 0 1059.1559 0.3500276 1047.6591 0.3462281 1 NA
## 4 3687 0 1012.1599 0.3344964 991.5721 0.3276926 1 NA
## 5 3687 0 1075.4212 0.3554029 1057.0466 0.3493305 1 NA
## 6 3486 0 2243.9456 0.7415743 2211.1575 0.7307386 1 NA
## nh1001_2 h1001_1 h10_pind h10_pid h10_g1 h10_g2 h10_g3 h10_g4 h10_g6 h10_g7
## 1 NA 1 1 101 1 10 2 1936 2 0
## 2 NA 1 1 201 1 10 2 1945 4 5
## 3 NA 1 1 301 1 10 1 1948 3 5
## 4 NA 2 1 401 1 10 1 1942 7 3
## 5 NA 2 4 402 2 2 2 1923 2 0
## 6 NA 5 1 601 1 10 1 1962 6 5
## h10_g8 h10_g9 h10_g10 h10_g11 h10_g12 h1001_110 h1001_5aq1 h1001_5aq2
## 1 0 0 2 2 1 1 0 0
## 2 0 0 2 2 1 1 0 0
## 3 0 0 2 2 1 1 0 0
## 4 0 0 3 1 1 5 0 0
## 5 0 0 2 1 1 5 0 0
## 6 0 0 1 1 1 5 0 0
## h1001_5aq3 h1001_5aq4 h10_med1 h10_med2 h10_med3 h10_med4 h10_med5 h10_med6
## 1 0 0 1 3 60 0 0 0
## 2 0 0 1 4 28 0 0 0
## 3 0 0 1 3 12 0 0 0
## 4 0 0 1 3 3 0 0 0
## 5 0 0 2 4 6 0 0 0
## 6 0 0 1 3 5 0 0 0
## h10_med7 h10_med8 h10_g9_1 h10_med9 h10_med10 h10_eco1 h10_eco2 h10_eco3
## 1 3 0 3 8 0 1 2 NA
## 2 2 1 3 5 0 1 3 NA
## 3 2 0 3 7 0 1 1 NA
## 4 1 1 3 3 0 1 1 NA
## 5 1 1 3 15 0 2 3 NA
## 6 2 1 3 23 1 1 1 NA
## h10_eco4 h10_eco4_1 h10_eco5_1 h10_eco6 h10_eco_7_1 h10_eco_7_2 h10_eco_7_3
## 1 9 NA NA NA NA NA NA
## 2 9 NA NA NA NA NA NA
## 3 2 NA 1 2 1 2 1
## 4 2 NA 1 2 1 2 3
## 5 9 NA NA NA NA NA NA
## 6 6 NA NA NA NA NA NA
## h10_eco8 h10_eco9 h10_eco10 h10_eco11 h10_soc1 h10_soc_2 h10_soc_3 h10_soc_4
## 1 NA NA NA 10 1 0 NA NA
## 2 NA NA NA 10 1 0 NA NA
## 3 75 942 3 NA 1 0 NA NA
## 4 42 762 2 NA 1 1 NA NA
## 5 NA NA NA 10 2 0 NA NA
## 6 46 530 1 NA 1 2 1 2
## h10_soc_5 h10_soc_6 h10_soc_7 h10_soc_8 h10_soc_9 h10_soc_10 h10_soc_11
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 1 NA NA NA 0 0 NA
## h10_soc8 h10_soc9 h10_soc11 h10_soc10 h10_soc_12 h10_soc_13 h1005_1
## 1 0 0 0 0 4 4 1
## 2 0 0 0 0 4 4 1
## 3 1 1 2 2 4 1 1
## 4 2 2 2 2 4 3 1
## 5 0 0 0 0 4 4 1
## 6 0 0 0 0 4 3 1
## h1005_3aq1 h1005_2 h1005_3 h1005_4 h1005_5 h1005_6 h1005_7 nh1005_8 nh1005_9
## 1 2 NA NA 2 NA NA 0 4 5
## 2 2 NA NA 2 NA NA 0 3 4
## 3 1 NA NA 2 NA NA 0 3 3
## 4 2 NA NA 2 NA NA 0 3 3
## 5 2 NA NA 2 NA NA 0 3 3
## 6 2 NA NA 2 NA NA 1 3 4
## h1005_3aq2 h1006_aq1 h1006_1 h1006_2 h1006_4 h1006_5 h1006_3 h1006_6 h1006_8
## 1 0 2 2 3 2 33 2 5000 1
## 2 0 2 2 3 3 198 1 60000 1
## 3 0 2 2 1 1 23 3 200 1
## 4 0 2 1 3 3 73 1 20000 1
## 5 0 2 1 3 3 73 1 20000 1
## 6 11 2 2 3 3 82 1 50700 1
## h1006_9 h1006_aq2 h1006_aq3 h1006_10 h1006_11 h1006_12 h1006_13 h1006_14
## 1 88 0 0 1 1 1 2 1
## 2 4 0 0 1 1 1 2 1
## 3 88 0 0 1 2 2 2 1
## 4 88 0 0 1 1 1 2 1
## 5 88 0 0 1 1 1 2 1
## 6 88 0 0 1 2 2 2 1
## h1006_21 h1006_22 h1006_23 h1006_24 h1006_25 h1006_27 h1006_30 h1006_33
## 1 1 1 1 1 5 2 2 2
## 2 1 1 1 1 5 2 2 2
## 3 1 1 1 1 5 2 2 2
## 4 1 1 1 1 5 2 2 2
## 5 1 1 1 1 5 2 2 2
## 6 1 1 1 1 5 2 2 2
## h1006_36 h1006_39 h1006_3aq1 h1007_3aq1 h1007_3aq2 h1007_5aq1 h1007_3aq3
## 1 2 2 2 23 3 0 0
## 2 2 2 2 20 2 0 0
## 3 2 2 2 20 10 0 20
## 4 2 2 2 30 15 0 0
## 5 2 2 2 30 15 0 0
## 6 2 2 2 40 3 0 0
## h1007_3aq4 h1007_3aq5 h1007_6aq1 h1007_3aq6 h1007_5aq2 h1007_3aq7 h1007_3aq8
## 1 0.0 8 5.0 3.0 0 4 16
## 2 0.0 6 2.7 0.5 0 2 4
## 3 0.0 6 3.0 1.0 0 2 3
## 4 0.0 11 7.3 2.0 0 4 14
## 5 0.0 11 7.3 2.0 0 4 14
## 6 0.2 15 9.3 2.0 0 8 43
## h1007_3aq9 h1007_3aq10 h1007_3aq11 h1007_5aq3 h1007_5aq4 h1007_3aq13
## 1 0 0 1 1 2 13
## 2 0 0 1 2 3 7
## 3 0 0 1 3 3 14
## 4 0 0 2 3 11 36
## 5 0 0 2 3 11 36
## 6 2 10 2 25 12 68
## h1007_6aq4 h1007_6aq6 h1007_3aq14 h1007_3aq15 h1007_3aq16 h1007_3aq17 h1007_4
## 1 0.0 0.0 0 0 0 0 0
## 2 1.7 0.0 0 0 0 0 0
## 3 1.7 0.0 0 0 0 0 0
## 4 25.0 2.5 0 0 0 0 1
## 5 25.0 2.5 0 0 0 0 1
## 6 2.5 10.0 0 0 0 0 6
## h1007_6aq7 h1007_6aq8 h1007_6aq9 h1007_6aq10 h1007_6aq11 h1007_5 h1007_6aq12
## 1 0 0.0 0.0 0 0 0 0
## 2 0 0.0 0.0 0 0 0 0
## 3 0 0.0 0.0 0 0 4 0
## 4 0 1.0 0.0 0 0 8 0
## 5 0 1.0 0.0 0 0 8 0
## 6 0 4.1 1.8 0 0 32 15
## h1007_6aq13 h1007_6aq14 h1007_9 h1009_9 h1009_6aq4 h10_inc1 h10_inc2_1
## 1 0.0 0.0 74 50 100 1 0
## 2 0.0 0.0 48 48 70 1 0
## 3 3.6 0.7 87 87 100 1 0
## 4 8.0 0.0 137 150 200 1 0
## 5 8.0 0.0 137 150 200 2 0
## 6 17.0 0.0 268 200 300 1 0
## h10_inc2_2 h10_inc3_1 h10_inc3_2 h10_inc4_1 h10_inc4_2 h10_inc5_1 h10_inc5_2
## 1 NA 0 NA 0 NA 0 NA
## 2 NA 0 NA 0 NA 0 NA
## 3 NA 1 12 0 NA 0 NA
## 4 NA 1 12 0 NA 0 NA
## 5 NA 0 NA 0 NA 0 NA
## 6 NA 0 NA 1 12 0 NA
## h10_inc6_1 h10_inc6_2 h10_inc7_1 h10_inc7_2 h1008_106 h1008_107 h1008_108
## 1 0 NA 1 12 0 0 0
## 2 0 NA 1 12 0 0 0
## 3 0 NA 0 NA 0 1 0
## 4 0 NA 0 NA 0 1 0
## 5 0 NA 1 12 0 1 0
## 6 0 NA 0 NA 0 0 1
## h1008_109 h1008_110 h1008_111 h10_inc2_3 h10_inc2 h10_inc3_6 h10_inc3
## 1 0 0 1 1 NA 1 NA
## 2 0 0 1 1 NA 1 NA
## 3 0 0 0 1 NA 1 1440
## 4 0 0 1 1 NA 1 2400
## 5 0 0 1 2 NA 2 NA
## 6 0 0 3 1 NA 1 NA
## h10_inc4_7 h10_inc4 h10_inc4_8 h10_inc4_9 h1008_155 h1008_156 h1008_157
## 1 1 NA 1 NA NA NA NA
## 2 1 NA 1 NA NA NA NA
## 3 1 NA 1 NA NA NA NA
## 4 1 NA 1 NA NA NA NA
## 5 2 NA 2 NA NA NA NA
## 6 1 3000 1 3000 NA NA NA
## h1008_158 h1008_160 h1008_159 h1008_3aq3 h1008_161 h1008_162 h1008_163
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## h1008_164 h1008_166 h1008_165 h1008_3aq4 h1008_167 h1008_168 h1008_169
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## h1008_170 h10_inc7_3 h10_inc7 h1008_aq9 h1008_aq10 h1008_aq11 h1008_aq12
## 1 NA 1 0 0 0 0 0
## 2 NA 1 0 0 0 0 0
## 3 NA 1 0 0 0 0 0
## 4 NA 1 0 0 0 0 508
## 5 NA 2 0 0 0 0 508
## 6 NA 1 0 0 0 0 0
## h1008_aq13 h1008_aq14 h1008_aq15 h1008_6aq1 h1008_aq16 h1008_aq17 h1008_10aq1
## 1 0 0 0 0 0 59 120
## 2 0 0 0 0 0 0 0
## 3 0 0 0 0 0 59 120
## 4 0 0 0 0 0 59 120
## 5 0 0 0 0 0 59 120
## 6 0 0 0 0 0 94 192
## h1008_aq19 h1008_aq20 h1008_aq21 h1008_5aq3 h1008_7aq1 h1008_aq22 h1008_7aq2
## 1 0 0 0 0 0 0 0
## 2 0 0 0 0 0 0 0
## 3 0 0 0 0 0 0 0
## 4 0 0 0 0 0 0 0
## 5 0 0 0 0 0 0 0
## 6 0 0 0 0 0 0 0
## h1008_aq23 h1008_aq24 h1008_4aq116 h1008_4aq117 h1008_5aq1 h1008_7aq4
## 1 0 0 0 0 0 0
## 2 0 0 0 0 0 0
## 3 0 0 0 0 0 0
## 4 0 0 0 0 0 0
## 5 0 0 0 0 0 0
## 6 0 0 0 0 0 0
## h1008_7aq5 h1008_7aq6 h1008_7aq7 h1008_7aq8 h1008_7aq9 h1008_aq25 h1008_7aq10
## 1 0 0 0 0 0 0 0
## 2 0 0 0 0 0 0 0
## 3 0 0 0 0 0 0 0
## 4 0 0 0 0 0 0 0
## 5 0 0 0 0 0 0 0
## 6 0 0 0 0 0 0 0
## h1008_aq26 h1008_aq27 h1008_aq28 h1008_aq29 h1008_3aq5 h1008_4aq118
## 1 0 0 0 0 0 0
## 2 0 0 0 0 0 0
## 3 0 0 0 0 0 0
## 4 0 0 0 0 0 0
## 5 0 0 0 0 0 0
## 6 0 0 0 0 0 0
## h1008_aq30 h1008_6aq3 h1008_3aq6 h1008_3aq7 nh1008_3aq1 h1008_aq32 h1008_aq33
## 1 3 0 0 682 NA 0 0
## 2 0 0 0 600 NA 0 0
## 3 0 0 0 0 NA 0 0
## 4 3 0 0 0 NA 0 0
## 5 3 0 0 0 NA 0 0
## 6 0 0 0 0 NA 0 0
## h1008_aq34 h1008_3aq8 h1008_195 h1008_7aq11 h1009_aq1 h1009_aq2 h1009_aq3
## 1 3 0 0 0 0 0 0
## 2 0 0 0 0 7000 0 0
## 3 0 0 0 0 0 0 0
## 4 600 0 0 0 0 20000 0
## 5 600 0 0 0 0 20000 0
## 6 200 0 0 0 0 0 0
## h1009_aq4 h1009_aq5 h1009_aq6 h1009_aq7 h1009_aq8 h1010_aq1 h1010_aq2
## 1 0 0 0 0 0 0 0
## 2 24000 0 0 0 0 0 0
## 3 0 0 0 0 0 0 0
## 4 0 0 0 0 1920 0 0
## 5 0 0 0 0 1920 0 0
## 6 11000 0 0 0 0 0 0
## h1010_aq3 h1010_aq4 h1010_aq5 h1010_aq6 h1010_aq7 h1010_aq8 h1010_aq9
## 1 0 0 0 100 0 0 0
## 2 0 0 0 200 0 0 0
## 3 0 0 0 500 0 0 0
## 4 0 0 0 100 0 0 0
## 5 0 0 0 100 0 0 0
## 6 0 0 0 500 0 0 0
## h1010_aq10 h1010_aq11 h1010_aq12 h1010_aq13 h1010_aq14 h1010_aq15 h1010_aq16
## 1 0 0 0 0 0 0 0
## 2 0 0 0 0 0 0 0
## 3 0 0 0 0 0 0 0
## 4 0 0 0 0 0 0 0
## 5 0 0 0 0 0 0 0
## 6 0 0 0 0 0 0 0
## h1010_aq17 h1010_aq18 h1010_aq19 h1010_aq20 h1010_26 h1010_27 h1010_aq23
## 1 0 0 0 0 0 0 0
## 2 0 0 0 0 0 0 0
## 3 0 0 0 0 0 0 0
## 4 0 0 0 0 0 0 0
## 5 0 0 0 0 0 0 0
## 6 0 0 0 0 1 500 0
## h1010_aq24 h1010_aq25 h1010_aq26 h1011_2 h1011_3 h1011_4 h1011_5 h1011_6
## 1 0 0 0 2 2 2 3 2
## 2 0 0 0 3 2 2 3 2
## 3 0 0 0 2 2 2 3 2
## 4 0 0 0 3 2 2 3 2
## 5 0 0 0 3 2 2 3 2
## 6 400 0 0 3 2 2 2 2
## h1011_7 h1011_8 h1011_3aq1 h1011_3aq2 h1011_3aq3 h1011_3aq4 h1011_3aq5
## 1 2 2 2 3 3 2 NA
## 2 2 2 2 3 3 2 NA
## 3 2 2 2 3 3 2 NA
## 4 2 2 2 3 2 2 NA
## 5 2 2 2 3 2 2 NA
## 6 2 2 2 3 2 2 NA
## h1011_3aq6 h1011_3aq7 h1012_1 nh1012_1 h1012_2 h1012_3 h1012_4 h1012_5
## 1 2 2 2 NA NA NA NA NA
## 2 2 2 2 NA NA NA NA NA
## 3 2 2 2 NA NA NA NA NA
## 4 2 2 2 NA NA NA NA NA
## 5 2 2 2 NA NA NA NA NA
## 6 2 2 2 NA NA NA NA NA
## h1012_6 h1012_7 nh1012_7 nh1012_8 h1012_9 h1012_10 h1012_11 h1012_12 h1012_13
## 1 NA 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA 1 NA NA NA NA NA NA NA
## h1012_14 h1012_15 h1012_3aq1 h1012_16 h1012_17 h1012_18 h1012_19 h1012_1_4aq1
## 1 NA NA NA NA NA NA NA 1
## 2 NA NA NA NA NA NA NA 1
## 3 NA NA NA NA NA NA NA 1
## 4 NA NA NA NA NA NA NA 1
## 5 NA NA NA NA NA NA NA 1
## 6 NA NA NA NA NA NA NA 2
## h1012_1_5aq1 h1012_1_5aq2 h1012_1_5aq3 h1012_1_5aq4 h1012_1_5aq5 h1012_1_4aq2
## 1 2 NA NA NA NA 1
## 2 2 NA NA NA NA 1
## 3 2 NA NA NA NA 1
## 4 2 NA NA NA NA 2
## 5 2 NA NA NA NA 2
## 6 2 NA NA NA NA 1
## h1012_1_4aq3 h1013_2 h1013_6 h1013_10 h1013_14 h1013_18 h1013_22 h1013_26
## 1 2 1 1 2 2 2 2 2
## 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 3 2 1 2 2 2 2 2 2
## 4 2 1 2 2 2 2 2 2
## 5 2 1 2 2 2 2 2 2
## 6 2 1 2 2 2 2 2 2
## h1013_8aq1 h1013_5aq1 h1013_8aq2 h1013_4aq1 h1013_4aq2 h1013_4aq4 h1013_4aq6
## 1 2 2 2 2 NA NA NA
## 2 2 2 2 2 NA NA NA
## 3 2 2 2 2 NA NA NA
## 4 2 2 2 2 NA NA NA
## 5 2 2 2 2 NA NA NA
## 6 2 2 2 2 NA NA NA
## h1013_4aq8 h1013_4aq10 h1013_5aq4 h1013_5aq6 h1013_5aq8 h1013_6aq1
## 1 NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA
## h1013_4aq14
## 1 NA
## 2 NA
## 3 NA
## 4 NA
## 5 NA
## 6 NA
## h1013_4aq15
## 1 .
## 2 .
## 3 .
## 4 .
## 5 .
## 6 .
## h1013_4aq16 h1013_4aq17 h1013_4aq18 h1013_4aq20 h1013_4aq22 h1013_4aq24
## 1 2 NA NA NA NA NA
## 2 2 NA NA NA NA NA
## 3 2 NA NA NA NA NA
## 4 2 NA NA NA NA NA
## 5 2 NA NA NA NA NA
## 6 2 NA NA NA NA NA
## h1013_4aq26 h1013_4aq28 h1013_4aq30 h1013_4aq32 h1014_4 h1014_8 h1014_12
## 1 NA NA NA NA 1 1 2
## 2 NA NA NA NA 2 2 2
## 3 NA NA NA NA 1 2 2
## 4 NA NA NA NA 1 2 2
## 5 NA NA NA NA 1 2 2
## 6 NA NA NA NA 1 2 2
## h1014_16 h1014_20 h1014_24 h1014_28 h1014_32 h1014_36 h1014_3aq1 h1014_4aq1
## 1 2 2 2 2 2 2 2 2
## 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 3 2 2 2 2 2 2 2 2
## 4 2 2 2 2 2 2 2 2
## 5 2 2 2 2 2 2 2 2
## 6 2 2 2 2 2 2 2 2
## h1015_4 h1015_8 h1015_12 h1015_20 h1015_25 h1015_29 h1015_33 h1015_37
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 2 2 2 2 1 2 2 2
## h1015_4aq1 h1015_7aq1 h1015_aq1 h1015_40 h1015_41 h1015_42 h1015_43 h1015_44
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 2 2 2 NA NA NA NA NA
## h1015_45 h1015_46 h1015_47 h1015_48 h1015_49 h1015_50 h1015_51 h1015_52
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## h1015_53 h1015_54 h1015_55 h1015_56 h1015_57 h1015_60 h1015_aq2 h1015_61
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA 3 1 10
## h1015_62 h1015_63 h1015_66 h1015_67 h1015_68 h1015_aq3 h1015_69 h1015_70
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA 10 0 NA NA NA NA
## h1015_71 h1015_74 h1015_75 h1015_76 h1015_aq4 h1015_77 h1015_78 h1015_79
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## h1015_82 h1015_83 h1015_84 h1015_aq5 h1015_85 h1015_86 h1015_87 h1015_90
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## h1015_91 h1015_92 h1015_aq6 h1015_93 h1015_94 h1015_95 h1015_98 h1015_99
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## h1015_100 h1015_aq7 h1015_101 h1015_102 h1015_103 h1015_106 h1015_107
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## h1016_6aq1 h1016_6aq4 h1016_8 h1016_24 h1016_4aq1 h1016_4aq4 h1016_32
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## h1016_36 h1016_40 h1016_4aq7 h1016_56 h1016_60 h1016_64 h1017_1 h1017_2
## 1 NA NA NA NA NA NA 7 4
## 2 NA NA NA NA NA NA 4 0
## 3 NA NA NA NA NA NA 0 NA
## 4 NA NA NA NA NA NA 4 1
## 5 NA NA NA NA NA NA 4 1
## 6 NA NA NA NA NA NA 4 1
## h1017_3 h1017_4 h1017_5 h1017_6 h1017_7 p10_fnum p10_tq p10_cp p1001_1
## 1 4 2 3 1 1 1 3 1 2
## 2 2 2 3 2 2 1 3 1 2
## 3 2 1 2 1 1 1 3 1 2
## 4 2 2 3 1 1 1 3 1 1
## 5 2 2 3 1 1 2 3 1 2
## 6 3 1 2 2 1 1 3 1 2
## p1001_2 p1001_aq1 p1001_3 p1001_4 p1001_5 p1001_6 p1001_10 p1001_11 p1001_12
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 1 NA 1 0 12 508 NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## p1001_13 p1001_14 p1001_7 p1001_8 p1001_9 p1001_15 p1001_16 p1001_17 p1001_18
## 1 NA NA NA NA NA 2 NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA 2 NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA 2 NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA 2 NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA 2 NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA 2 NA NA NA
## p1001_19 p1001_20 p1001_21 p1001_22 p1001_23 p1001_24 p1001_25 p1001_27
## 1 NA 2 NA NA NA NA NA 2
## 2 NA 2 NA NA NA NA NA 2
## 3 NA 2 NA NA NA NA NA 2
## 4 NA 2 NA NA NA NA NA 2
## 5 NA 2 NA NA NA NA NA 2
## 6 NA 2 NA NA NA NA NA 2
## p1001_28 p1001_29 p1001_30 p1001_31 p1001_32 p1001_33 p1001_34 p1002_1
## 1 NA NA NA 2 NA NA NA 4
## 2 NA NA NA 2 NA NA NA 4
## 3 NA NA NA 2 NA NA NA 1
## 4 NA NA NA 2 NA NA NA 1
## 5 NA NA NA 2 NA NA NA 4
## 6 NA NA NA 2 NA NA NA 2
## p1002_2 p1002_3 p1002_4 p1002_5 p1002_6 p1002_7 p1002_8 p1002_8aq1 p1002_9
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 2 NA 2013 1 12 15 84 120 NA
## 4 1 16 2014 10 12 22 40 200 NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 2 NA 2000 3 12 22 35 NA NA
## p1002_8aq2 p1002_4aq1 p1002_10 p1002_11 p1002_12 p1002_8aq3 p1002_8aq4
## 1 NA NA 2 NA NA NA NA
## 2 NA NA 2 NA NA NA NA
## 3 NA 1 NA NA NA NA NA
## 4 NA 1 NA NA NA NA NA
## 5 NA NA 2 NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## p1002_31 p1002_4aq2 p1002_4aq3 p1002_4aq4 p1002_8aq5 p1002_8aq6 p1002_8aq7
## 1 NA 2 NA NA 0 0 0
## 2 NA 2 NA NA 0 0 0
## 3 NA NA NA NA 0 0 0
## 4 NA NA NA NA 0 0 0
## 5 NA 2 NA NA 0 0 0
## 6 NA NA NA NA 0 0 0
## p1002_8aq8 p1002_8aq9 p1002_8aq10 p1002_8aq11 p1002_8aq12 p1002_8aq13
## 1 0 0 0 0 0 0
## 2 0 0 0 0 0 0
## 3 0 0 0 0 0 0
## 4 0 0 0 0 0 0
## 5 0 0 0 0 0 0
## 6 0 0 0 0 0 0
## p1002_8aq14 p1002_8aq15 p1002_aq2 p1002_aq3 p1002_aq4 p1002_aq5 p1003_1
## 1 0 0 0 NA NA NA 2
## 2 0 0 0 NA NA NA 2
## 3 0 0 0 NA NA NA 2
## 4 0 0 0 NA NA NA 2
## 5 0 0 0 NA NA NA 2
## 6 0 0 0 NA NA NA 1
## p1003_2 p1003_5 p1003_6 p1003_7 p1003_8 p1003_9 p1003_10 p1003_11 p1003_12
## 1 0 2 3 3 4 3 2 3 3
## 2 0 1 3 1 4 3 3 3 3
## 3 2 3 2 1 3 3 3 3 3
## 4 2 4 4 3 3 3 3 3 4
## 5 0 4 4 3 3 3 3 3 4
## 6 2 2 2 4 4 4 3 3 3
## p1004_1 p1004_2 p1004_3 p1004_4 p1004_5 p1004_6 p1004_7 p1004_8 p1004_9
## 1 1 4 2 2 NA NA 2 NA NA
## 2 2 4 3 2 NA NA 2 NA NA
## 3 2 4 3 2 NA NA 2 NA NA
## 4 2 4 3 2 NA NA 2 NA NA
## 5 3 4 3 2 NA NA 2 NA NA
## 6 2 4 4 2 NA NA 2 NA NA
## p1004_10 p1004_11 p1004_12 p1004_13 p1004_3aq1 p1004_3aq2 p1004_3aq3
## 1 NA NA NA NA 4 4 5
## 2 NA NA NA NA 5 2 5
## 3 NA NA NA NA 2 2 4
## 4 NA NA NA NA 3 2 4
## 5 NA NA NA NA 4 2 4
## 6 NA NA NA NA 4 3 4
## p1004_3aq4 p1004_3aq5 p1004_3aq6 p1004_3aq7 p1004_3aq8 p1005_3aq1 p1005_3aq2
## 1 4 2 1 1 1 NA NA
## 2 1 5 5 4 4 NA NA
## 3 2 4 2 2 2 NA NA
## 4 2 4 2 2 2 NA NA
## 5 3 4 2 2 2 NA NA
## 6 2 4 2 4 4 NA NA
## p1005_3aq3 p1005_3aq4 p1005_3aq5 p1005_3aq6 p1005_3aq7 p1005_3aq8 p1005_3aq9
## 1 NA NA 2 NA NA NA 1
## 2 NA NA 2 NA NA NA 1
## 3 NA NA 2 NA NA NA 1
## 4 NA NA 2 NA NA NA 1
## 5 NA NA 2 NA NA NA 1
## 6 NA NA 2 NA NA NA 1
## p1005_3aq10 p1005_2 p1005_3 p1005_4aq1 p1005_4aq2 p1005_4aq3 p1005_4aq4
## 1 NA 5 NA NA NA NA NA
## 2 NA 5 NA NA NA NA NA
## 3 NA 5 NA NA NA NA NA
## 4 NA 5 NA NA NA NA NA
## 5 NA 5 NA NA NA NA NA
## 6 NA 5 NA NA NA NA NA
## p1005_4aq5 p1005_4aq6 p1005_4aq7 p1005_4aq8 p1005_5 p1005_6 p1005_7 p1005_8
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## p1005_3aq11 p1005_9 p1005_10 p1005_11 p1005_12 p1005_13 p1005_14 p1005_15
## 1 2 1 4 1 2 1 2 4
## 2 2 2 3 1 2 2 1 3
## 3 0 1 4 1 1 1 1 4
## 4 0 1 4 1 1 1 1 4
## 5 2 1 4 1 1 1 1 4
## 6 0 2 3 2 2 2 1 2
## p1005_16 p1005_17 p1005_18 p1005_19 p1005_20 p1005_21 p1005_22 p1005_23
## 1 1 1 1 1 2 3 3 1
## 2 1 1 1 2 2 2 1 2
## 3 1 1 1 1 2 2 2 2
## 4 1 1 1 1 4 3 1 4
## 5 1 1 1 1 2 2 1 2
## 6 1 2 1 2 2 2 2 2
## p1005_24 p1005_25 p1005_26 p1005_27 p1005_28 p1005_29 p1005_4aq9 p1005_4aq10
## 1 4 2 1 2 3 2 0 0
## 2 2 2 2 2 1 1 0 0
## 3 2 2 2 2 1 1 0 0
## 4 2 3 3 2 1 1 0 0
## 5 2 2 2 2 1 1 0 0
## 6 2 2 2 2 1 1 2 1
## p1005_4aq11 p1005_aq1 p1005_aq2 p1005_aq3 p1005_aq4 p1005_6aq1 p1005_6aq2
## 1 0 4 0 5 1 NA NA
## 2 0 4 0 4 4 NA NA
## 3 0 3 0 3 0 NA NA
## 4 0 6 0 5 5 NA NA
## 5 0 5 0 5 5 NA NA
## 6 1 6 6 5 0 NA NA
## p1005_6aq3 p1005_6aq4 p1005_6aq5 p1005_6aq6 p1005_6aq7 p1005_6aq8 p1005_6aq9
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## p1005_7aq1 p1005_7aq2 p1005_7aq3 p1007_3aq1 p1007_3aq2 p1007_3aq3 p1007_3aq4
## 1 2 2 2 NA NA NA NA
## 2 2 2 2 NA NA NA NA
## 3 2 2 2 NA NA NA NA
## 4 2 2 2 NA NA NA NA
## 5 2 2 2 NA NA NA NA
## 6 2 2 2 NA NA NA NA
## p1007_3aq5 p1007_3aq6 p1007_3aq7 np1006_1 np1006_2 np1006_3 np1006_4 np1006_5
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## np1006_6 np1006_7 np1006_8 np1006_9 np1006_10 np1006_11 np1006_12 np1006_13
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## np1006_14 np1006_15 np1006_16 np1006_17 np1006_18 np1006_19 np1006_20
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## np1006_21 np1006_22 np1006_23 np1006_24 np1006_25 np1006_26 np1006_27
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## np1006_28 np1006_29 np1006_30 np1006_31 np1006_32 np1006_33 np1006_34
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## np1006_35 np1006_36 np1006_37 np1006_38 np1006_39 np1006_40 np1006_41
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## np1006_42 np1006_43 np1006_44 p1006_3aq1 c10_fnum c10_cp c10_grade c1001_1
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1001_2 c1001_3 c1001_4 c1001_5 c1001_6 c1001_7 c1001_8 c1001_9 c1001_10
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1001_11 c1001_12 c1001_13 c1001_7aq5 c1001_7aq6 c1001_7aq7 c1001_7aq8
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## c1001_4aq1 c1001_4aq2 c1001_4aq3 c1001_4aq4 c1001_4aq5 c1001_4aq6 c1002_1
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## c1002_2 c1002_3 c1002_4 c1002_5 c1002_6 c1002_7 c1002_8 c1002_9 c1002_10
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1002_11 c1002_12 c1002_13 c1002_14 c1002_15 c1002_16 c1002_17 c1002_18
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1002_19 c1002_20 c1002_21 c1002_22 c1002_23 c1002_24 c1002_25 c1002_26
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1002_4aq1 c1002_27 c1002_28 c1002_29 c1002_30 c1002_31 c1002_32 c1002_33
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1002_34 c1002_35 c1002_36 c1002_37 c1002_38 c1002_39 c1002_40 c1002_41
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1002_42 c1002_43 c1002_44 c1002_45 c1002_46 c1002_47 c1002_48 c1002_49
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1002_50 c1002_51 c1002_52 c1002_53 c1002_54 c1002_55 c1002_56 c1002_57
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1002_58 c1002_4aq2 c1002_59 c1002_60 c1002_61 c1002_62 c1002_63 c1002_64
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1002_65 c1002_66 c1002_67 c1002_68 c1002_69 c1002_70 c1002_71 c1002_72
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1002_73 c1002_74 c1002_75 c1002_76 c1002_77 c1002_7aq1 c1002_7aq2 c1002_7aq3
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1002_7aq4 c1002_7aq5 c1002_7aq6 c1002_7aq7 c1002_7aq8 c1002_7aq9 c1002_7aq10
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## c1002_7aq11 c1002_7aq12 c1002_7aq13 c1002_7aq14 c1002_78 c1002_79 c1002_80
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## c1002_81 c1002_82 c1002_83 c1002_84 c1002_85 c1002_86 c1002_87 c1002_88
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1002_89 c1002_90 c1002_91 c1002_92 c1002_93 c1002_94 c1002_95 c1002_96
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1002_97 c1002_98 c1002_4aq3 c1002_4aq4 c1002_4aq5 c1002_4aq6 c1002_4aq7
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## c1002_4aq8 c1002_7aq15 c1003_4aq1 c1003_4aq2 c1003_4aq3 c1003_4aq4 c1003_4aq5
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## c1003_4aq6 c1003_4aq7 c1003_4aq8 c1003_4aq9 c1003_6 c1003_7 c1003_8 c1003_9
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1003_13 c1003_14 c1003_15 c1004_4aq1 c1004_4aq2 c1004_4aq3 c1004_4aq4
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## c1004_4aq5 c1004_4aq6 c1004_1 c1004_2 c1004_3 c1004_4 c1004_5 c1004_6 c1004_7
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1004_8 c1004_9 c1004_10 c1004_4aq7 c1004_4aq8 c1005_12 c1005_13 c1005_14
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1005_15 c1005_16 c1005_17 c1005_4aq1 c1005_18 c1005_19 c1005_7aq1 c1005_7aq2
## 1 NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA
## c1005_7aq3 c1005_7aq4 c1005_7aq5 c1005_7aq6 c1005_7aq7 c1005_7aq8 c1005_7aq9
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## c1005_7aq10 c1005_7aq11 c1005_7aq12 c1005_7aq13 c1005_7aq14 c1005_7aq15
## 1 NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA
## c1005_7aq16 c1005_7aq17 c1005_7aq18 c1005_7aq19 c1005_7aq20 c1005_20 c1005_21
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## c1005_22 c1005_23 c1005_24 c1005_25 c1005_26 c1005_27 c1005_28 c1005_29
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1005_30 c1005_31 c1005_32 c1005_36 c1005_4aq2 c1005_38 c1005_4aq3 c1005_40
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA
## c1005_10aq1 c1005_42 c1005_4aq4 c1005_44 c1005_4aq5 c1005_46 c1005_4aq6
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## c1005_48 c1005_4aq7 c1005_4aq8 c1005_4aq9 c1005_4aq10 c1005_4aq11 c1005_4aq12
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## c1005_4aq13 c1005_4aq14 c1005_4aq15 c1007_4aq1 c1007_4aq2 c1007_7aq1
## 1 NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA
## c1007_7aq2 c1007_7aq3 c1007_4aq3 c1007_4aq4 c1007_4aq5 c1007_4aq6 c1007_4aq7
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA
## c1007_4aq8 c1007_4aq9 c1007_4aq10 c1007_4aq11 c1007_4aq12 c1007_4aq13
## 1 NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA
## c1007_4aq14 c1007_4aq15 c1007_4aq16 c1007_4aq17 c1007_4aq18 c1007_4aq19
## 1 NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA
## c1007_4aq20 c1007_4aq21 c1007_4aq22 c1007_4aq23 h10_pers_income1
## 1 NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA
## h10_pers_income2 h10_pers_income3 h10_pers_income4 h10_pers_income5
## 1 NA NA 0 NA
## 2 NA NA 0 NA
## 3 1440 NA 0 NA
## 4 2400 NA 0 NA
## 5 NA NA 0 NA
## 6 NA 3000 0 NA# 결측치 제거 함수
remove_na <- function(data) {
cleaned_data <- na.omit(data)
return(cleaned_data)}
# 분석에 사용할 핵심 변수 선택 및 변수명 변경
# 실제 데이터프레임의 컬럼명은 코드북 변수명과 다를 수 있으므로 확인 후 수정하십시오.
data <- welfare %>%
select(sex = h10_g3, # 성별
birth_year = h10_g4, # 태어난 연도
income = p1002_8aq1, # 월 평균 임금 (만원)
region = h10_reg7 # 7개 권역별 지역구분
# 분석에 필요한 다른 변수들도 이 부분에 추가합니다.
)데이터 분석
# 데이터 전처리: 결측값 및 이상치 처리
# 성별 (9: 모름/무응답 제거, 값 라벨링)
data <- data %>%
filter(!is.na(sex) & sex != 9) %>%
mutate(sex = if_else(sex == 1, "남성", "여성"))
# 태어난 연도 (9999: 모름/무응답 제거, 나이 계산)
# 현재 연도를 2024년으로 가정하고 연령 계산
data <- data %>%
filter(!is.na(birth_year) & birth_year != 9999) %>%
mutate(age = 2024 - birth_year)
# 월 평균 임금 (9999: 모름/무응답 제거, 0보다 큰 값만 유지)
data <- data %>%
filter(!is.na(income) & income != 9999 & income > 0)
# 지역 (결측값 제거, 값 라벨링)
# 코드북의 지역 코드를 실제 지역 이름으로 매핑
region_map <- c(
"1" = "서울", "2" = "수도권(인천/경기)", "3" = "부산/경남/울산",
"4" = "대구/경북", "5" = "대전/충남", "6" = "강원/충북",
"7" = "광주/전남/전북/제주도")
data <- data %>%
filter(!is.na(region)) %>%
mutate(region = factor(as.character(region), levels = names(region_map), labels = region_map)) # factor 변환 시 형식을 일치시켜야 합니다.
summary(data)## sex birth_year income
## Length:4620 Min. :1927 Min. : 0.46
## Class :character 1st Qu.:1961 1st Qu.: 123.00
## Mode :character Median :1971 Median : 193.00
## Mean :1970 Mean : 242.35
## 3rd Qu.:1980 3rd Qu.: 316.70
## Max. :1996 Max. :2400.00
##
## region age
## 서울 : 868 Min. :28.00
## 수도권(인천/경기) :1173 1st Qu.:44.00
## 부산/경남/울산 : 770 Median :53.00
## 대구/경북 : 441 Mean :54.49
## 대전/충남 : 372 3rd Qu.:63.00
## 강원/충북 : 328 Max. :97.00
## 광주/전남/전북/제주도: 668본 그래프는 분석 대상자의 성별(남성 또는 여성)에 따른 월 평균 임금 수준을 비교하는 막대 그래프입니다. 가로축은 성별 범주를, 세로축은 각 성별 그룹의 평균 임금(만원 단위)을 나타냅니다. 각 막대의 높이는 해당 그룹의 평균 임금 값을 의미하며, 두 막대의 높이 차이를 통해 성별 간의 평균 소득 격차를 직관적으로 확인할 수 있습니다. 이는 한국 노동 시장에서 나타나는 성별 임금 불평등 현상을 탐색하는 데 유용한 시각 자료를 제공합니다.
# 성별별 평균 임금 계산
income_by_sex <- data %>%
group_by(sex) %>%
summarise(mean_income = mean(income, na.rm = TRUE))
# 성별 월 평균 임금 비교 막대 그래프 생성
ggplot(income_by_sex, aes(x = sex, y = mean_income, fill = sex)) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(title = "성별 월 평균 임금 비교", x = "성별", y = "월 평균 임금 (만원)") +
theme_minimal() + # 그래프 테마 설정
scale_fill_discrete(name = "성별") # 범례 이름 설정
본 그래프는 거주 지역(7개 권역별 구분)에 따른 월 평균 임금 수준을
비교하는 막대 그래프입니다. 가로축은 7개 지역 범주를, 세로축은 각 지역
그룹의 평균 임금(만원 단위)을 나타냅니다. 각 막대의 높이는 해당 지역의
평균 임금 값을 보여주며, 지역별 임금 수준의 차이를 시각적으로 비교할 수
있습니다. 이는 지역별 경제 구조, 산업 분포, 노동 시장 특성 등이 소득
수준에 미치는 영향을 간접적으로 탐색하는 데 활용될 수 있습니다. 예를
들어, 수도권 지역의 임금이 다른 지역에 비해 높은 경향이 있는지 등을
확인할 수 있습니다
# 지역별 평균 임금 계산
income_by_region <- data %>%
group_by(region) %>%
summarise(mean_income = mean(income, na.rm = TRUE))
# 지역별 월 평균 임금 비교 막대 그래프 생성
ggplot(income_by_region, aes(x = region, y = mean_income, fill = region)) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(title = "지역별 월 평균 임금 비교", x = "지역", y = "월 평균 임금 (만원)") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) + # X축 라벨이 길 경우 회전하여 가독성 향상
scale_fill_discrete(name = "지역") # 범례 이름 설정
본 그래프는 본 연구의 분석 대상자로 활용된 개인들의 연령 분포를 보여주는
히스토그램입니다. 가로축은 연령 범위를, 세로축은 해당 연령 범위에 속하는
개인들의 빈도수를 나타냅니다. 각 막대의 높이는 해당 연령 구간에 포함된
응답자의 수를 의미합니다. 이 그래프를 통해 분석 데이터가 특정 연령층에
집중되어 있는지, 혹은 다양한 연령층에 걸쳐 고르게 분포되어 있는지를
파악할 수 있습니다. 이는 분석 결과가 어떤 연령대의 특성을 더 잘 반영할
수 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 특정 연령대(예: 청년층,
중장년층)의 비중이 높다면 해당 연령대의 소득 관련 특성이 분석 결과에
강하게 나타날 수 있습니다.
# 분석 대상자 연령 분포 히스토그램 생성
ggplot(data, aes(x = age)) +
geom_histogram(binwidth = 5, fill = "skyblue", color = "black") + # binwidth는 막대 하나의 연령 구간 크기를 설정합니다.
labs(title = "분석 대상자 연령 분포", x = "나이", y = "빈도수") +
theme_minimal() # 그래프 테마 설정
5. 데이터 분석 결론
본 연구는 한국복지패널 10차년도 데이터를 활용하여 개인의 월 평균 임금에 대한 탐색적 분석을 수행하였습니다. 성별, 지역 등의 변수와 임금 간의 관계를 시각화한 결과를 통해 한국 사회의 소득 구조에 대한 다음과 같은 시사점을 도출할 수 있습니다.
분석 결과 남성 그룹의 평균 임금이 여성 그룹에 비해 높은 것으로 나타났다면 이는 한국 노동 시장에서 성별에 따른 소득 격차가 여전히 존재함을 보여주는 결과로 해석할 수 있습니다. 또한, 특정 권역의 평균 임금이 다른 지역에 비해 높게 나타났다면, 이는 지역별 경제 활동의 활발성이나 산업 구조의 차이가 소득 수준에 영향을 미침을 시사할 수 있습니다. 마지막으로 분석 대상자의 연령 분포를 통해 본 연구 결과가 어느 연령층에 대해 더 대표성을 가지는지 파악하고 연구의 일반화 가능성을 논할 수 있습니다.
본 연구는 기본적인 몇 가지 변수만을 활용한 탐색적 분석이며, 소득에 영향을 미치는 다양한 요인(교육 수준, 직업 유형, 경력, 근로 시간, 산업 등)을 모두 고려하지 못했다는 한계가 있습니다. 또한 단면 데이터 분석으로 소득 변화의 동태적 측면을 파악하는 데는 제약이 있습니다. 향후 연구에서는 보다 다양한 변수를 포함한 다변량 분석 및 통계 모델링을 통해 소득 결정 요인을 보다 정교하게 분석하고, 시계열 데이터를 활용하여 소득 변화의 원인을 깊이 있게 탐색할 필요가 있습니다.