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, union
head(mtcars,10)
##                    mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
## Mazda RX4         21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
## Mazda RX4 Wag     21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
## Datsun 710        22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
## Hornet 4 Drive    21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
## Hornet Sportabout 18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
## Valiant           18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
## Duster 360        14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4
## Merc 240D         24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
## Merc 230          22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
## Merc 280          19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4
mtcars %>% count(cyl)
##   cyl  n
## 1   4 11
## 2   6  7
## 3   8 14

4 silindiri olan 6 araba, 6 silindiri olan 7 araba ve 8 silindiri olan 14 araba vardır.

library(dplyr)
library(MASS)
## 
## Attaching package: 'MASS'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     select
data(survey)

head(survey)
##      Sex Wr.Hnd NW.Hnd W.Hnd    Fold Pulse    Clap Exer Smoke Height      M.I
## 1 Female   18.5   18.0 Right  R on L    92    Left Some Never 173.00   Metric
## 2   Male   19.5   20.5  Left  R on L   104    Left None Regul 177.80 Imperial
## 3   Male   18.0   13.3 Right  L on R    87 Neither None Occas     NA     <NA>
## 4   Male   18.8   18.9 Right  R on L    NA Neither None Never 160.00   Metric
## 5   Male   20.0   20.0 Right Neither    35   Right Some Never 165.00   Metric
## 6 Female   18.0   17.7 Right  L on R    64   Right Some Never 172.72 Imperial
##      Age
## 1 18.250
## 2 17.583
## 3 16.917
## 4 20.333
## 5 23.667
## 6 21.000
names(survey)
##  [1] "Sex"    "Wr.Hnd" "NW.Hnd" "W.Hnd"  "Fold"   "Pulse"  "Clap"   "Exer"  
##  [9] "Smoke"  "Height" "M.I"    "Age"

bu veri seti 237 gözlem ve 12 değişkenden oluşur.

veri1<-survey %>% 
  dplyr::select(Sex,Age,Pulse,Exer,Height,Smoke)

head(veri1)
##      Sex    Age Pulse Exer Height Smoke
## 1 Female 18.250    92 Some 173.00 Never
## 2   Male 17.583   104 None 177.80 Regul
## 3   Male 16.917    87 None     NA Occas
## 4   Male 20.333    NA None 160.00 Never
## 5   Male 23.667    35 Some 165.00 Never
## 6 Female 21.000    64 Some 172.72 Never
veri2<-veri1 %>% 
  rename(cinsiyet=Sex,
         yas=Age,
         boy=Height,
         sigara=Smoke,
         egzersiz=Exer,
         nabiz=Pulse)
veri3<- veri2 %>% 
  mutate(
    cinsiyet = recode(cinsiyet,
                      "Female" = "Kadın",
                      "Male" = "Erkek"),
    egzersiz = recode(egzersiz,
                      "None" = "Yok",
                      "Some" = "Bazen",
                      "Freq" ="Sık"),
    sigara = recode(sigara,
                    "Never" = "Hiç",
                    "Occas" = "Ara Sıra",
                    "Regul" = "Düzenli",
                    "Heavy" = "Fazla")
  )
head(veri3)
##   cinsiyet    yas nabiz egzersiz    boy   sigara
## 1    Kadın 18.250    92    Bazen 173.00      Hiç
## 2    Erkek 17.583   104      Yok 177.80  Düzenli
## 3    Erkek 16.917    87      Yok     NA Ara Sıra
## 4    Erkek 20.333    NA      Yok 160.00      Hiç
## 5    Erkek 23.667    35    Bazen 165.00      Hiç
## 6    Kadın 21.000    64    Bazen 172.72      Hiç
is.na(veri3)
##     cinsiyet   yas nabiz egzersiz   boy sigara
## 1      FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 2      FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 3      FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 4      FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 5      FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 6      FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 7      FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 8      FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 9      FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 10     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 11     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 12     FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 13     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 14     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 15     FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 16     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 17     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 18     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 19     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 20     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 21     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 22     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 23     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 24     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 25     FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 26     FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 27     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 28     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 29     FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 30     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 31     FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 32     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 33     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 34     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 35     FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 36     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 37     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 38     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 39     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 40     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 41     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 42     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 43     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 44     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 45     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 46     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 47     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 48     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 49     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 50     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 51     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 52     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 53     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 54     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 55     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 56     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 57     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 58     FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 59     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 60     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 61     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 62     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 63     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 64     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 65     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 66     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 67     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 68     FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 69     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 70     FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE   TRUE
## 71     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 72     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 73     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 74     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 75     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 76     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 77     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 78     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 79     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 80     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 81     FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 82     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 83     FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 84     FALSE FALSE  TRUE    FALSE  TRUE  FALSE
## 85     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 86     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 87     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 88     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 89     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 90     FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 91     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 92     FALSE FALSE  TRUE    FALSE  TRUE  FALSE
## 93     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 94     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 95     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 96     FALSE FALSE  TRUE    FALSE  TRUE  FALSE
## 97     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 98     FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 99     FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 100    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 101    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 102    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 103    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 104    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 105    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 106    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 107    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 108    FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 109    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 110    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 111    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 112    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 113    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 114    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 115    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 116    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 117    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 118    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 119    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 120    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 121    FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 122    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 123    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 124    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 125    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 126    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 127    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 128    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 129    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 130    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 131    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 132    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 133    FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 134    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 135    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 136    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 137     TRUE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 138    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 139    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 140    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 141    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 142    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 143    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 144    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 145    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 146    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 147    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 148    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 149    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 150    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 151    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 152    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 153    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 154    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 155    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 156    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 157    FALSE FALSE  TRUE    FALSE  TRUE  FALSE
## 158    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 159    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 160    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 161    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 162    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 163    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 164    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 165    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 166    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 167    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 168    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 169    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 170    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 171    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 172    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 173    FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 174    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 175    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 176    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 177    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 178    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 179    FALSE FALSE  TRUE    FALSE  TRUE  FALSE
## 180    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 181    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 182    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 183    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 184    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 185    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 186    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 187    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 188    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 189    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 190    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 191    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 192    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 193    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 194    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 195    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 196    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 197    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 198    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 199    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 200    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 201    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 202    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 203    FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 204    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 205    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 206    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 207    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 208    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 209    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 210    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 211    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 212    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 213    FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 214    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 215    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 216    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 217    FALSE FALSE  TRUE    FALSE  TRUE  FALSE
## 218    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 219    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 220    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 221    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 222    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 223    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 224    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 225    FALSE FALSE  TRUE    FALSE  TRUE  FALSE
## 226    FALSE FALSE FALSE    FALSE  TRUE  FALSE
## 227    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 228    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 229    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 230    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 231    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 232    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 233    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 234    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 235    FALSE FALSE  TRUE    FALSE FALSE  FALSE
## 236    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE
## 237    FALSE FALSE FALSE    FALSE FALSE  FALSE

veri setindeki her bir hücre için “eksik mi?” kontrolü yaptık ve True/False değerleri ürettik.

any(is.na(veri3))
## [1] TRUE

verimizdeki değişkenlerde kayıp veriler vardır.

colSums(is.na(veri3))
## cinsiyet      yas    nabiz egzersiz      boy   sigara 
##        1        0       45        0       28        1

cinsiyet ve sigara değişkeninde 1 kayıp veri, nabız değişkeninde 45 kayıp verive boy değişkeninde 28 kayıp veri vardır. yas ve boy değişkeninde hiç kayıp veri yoktur.

veri_son<-na.omit(veri3)

bunu yaparak veri3’teki eksik verileri çıkardık. yani 237 gözlem sonucundan 170 gözlem sonucu kaldı.

summary(veri_son)
##   cinsiyet       yas            nabiz         egzersiz       boy       
##  Kadın:85   Min.   :16.92   Min.   : 35.00   Sık  :86   Min.   :152.0  
##  Erkek:85   1st Qu.:17.67   1st Qu.: 66.25   Yok  :14   1st Qu.:165.0  
##             Median :18.58   Median : 72.00   Bazen:70   Median :171.0  
##             Mean   :20.46   Mean   : 73.92              Mean   :172.5  
##             3rd Qu.:20.17   3rd Qu.: 80.00              3rd Qu.:180.0  
##             Max.   :70.42   Max.   :104.00              Max.   :200.0  
##       sigara   
##  Fazla   :  7  
##  Hiç     :136  
##  Ara Sıra: 13  
##  Düzenli : 14  
##                
## 
table(veri_son$cinsiyet)
## 
## Kadın Erkek 
##    85    85
prop.table(table(veri_son$cinsiyet))*100
## 
## Kadın Erkek 
##    50    50

veri setindeki katılımcıların 85’i (%50) kadın, 85’i(%50) erkektir.

table(veri_son$sigara)
## 
##    Fazla      Hiç Ara Sıra  Düzenli 
##        7      136       13       14
prop.table(table(veri_son$sigara))*100
## 
##     Fazla       Hiç  Ara Sıra   Düzenli 
##  4.117647 80.000000  7.647059  8.235294

Hiç(%80):Katılımcıların büyük çoğunluğu (n=136) sigara kullanmamaktadır.

düzenli(%8.24):Katılımcıların yaklaşık %8’i (n=14)düzenli olarak sigara içmektedir.

ara sıra(%7.65):Katılımcılardan %7.65’lik bir kesim (n=13) ara sıra sigara içmektedir.

fazla(%4.12):Sigara tüketimi çok yüksek olan bireyler (n=7) oldukça azdır.

veri_son %>% 
  
  count(sigara) %>% 
  
  mutate(yuzde=round((n/sum(n))*100,2))
##     sigara   n yuzde
## 1    Fazla   7  4.12
## 2      Hiç 136 80.00
## 3 Ara Sıra  13  7.65
## 4  Düzenli  14  8.24
mean(veri_son$boy) 
## [1] 172.5198
median(veri_son$boy)
## [1] 171
library(lsr)
modeOf(veri_son$boy)
## [1] 165