Untitled

R Markdown

data("survey")

## Warning in data("survey"): data set 'survey' not found

library(MASS)
library(lsr)
library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following object is masked from 'package:MASS':
## 
##     select

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

names("survey")

## NULL

Soru 1: Bu veri setini etkinleştirerek Sex (cinsiyet)“,”Age (yaş)“,”Pulse (nabiz)” ve “Exer (egzersiz)”, “Height (boy)”, “Smoke (sigara) değişkenlerini seçin. Seçtiğiniz bu değişkenlerden oluşan veri setini veri_1 olarak isimlendirin

veri_1<-survey %>% 
dplyr::select(Sex,Age,Smoke,Height,Exer,Pulse)

Soru 1.1: veri_1 veri setindeki değişkenlerin isimlerini Türkçeleştirin ve bu veri setini veri_2 olarak isimlendirin.

veri_2<-veri_1 %>% 
  rename(yaş=Age,cinsiyet=Sex,sigara=Smoke,nabız=Pulse,egsersiz=Exer,boy=Height)

Soru 1.2: veri_2’nin ilk 10 satırını görüntüleyin.

head(veri_2,10)

##    cinsiyet    yaş sigara    boy egsersiz nabız
## 1    Female 18.250  Never 173.00     Some    92
## 2      Male 17.583  Regul 177.80     None   104
## 3      Male 16.917  Occas     NA     None    87
## 4      Male 20.333  Never 160.00     None    NA
## 5      Male 23.667  Never 165.00     Some    35
## 6    Female 21.000  Never 172.72     Some    64
## 7      Male 18.833  Never 182.88     Freq    83
## 8    Female 35.833  Never 157.00     Freq    74
## 9      Male 19.000  Never 175.00     Some    72
## 10     Male 22.333  Never 167.00     Some    90

Soru 2: veri_2 veri setindeki kategorik değişkenlerin etiketlerini (örn. never, some, heavy) Türkçeleştirin ve bu veri setini veri_3 olarak isimlendirin

veri_3<-veri_2 %>% 
  mutate(
    cinsiyet=recode(cinsiyet,
                    "Female"="Kadin",
                    "Male"="Erkek"),
    egsersiz=recode(egsersiz,
                    "None"="Yok",
                    "Some"="Bazen",
                    "Freq"="Sık"),
    sigara=recode(sigara,
                  "Never"="Hic",
                  "Occas"="Ara Sıra",
                  "Regul"="Düzenli",
                  "Heavy"="Fazla"))

Soru 3: veri_3 veri setindeki eksik değerleri sorgulayın. Eksik değer varsa çıkarın ve gözlem sayısındaki farkı açıklayın. Veri setinin son halini veri_son olarak isimlendirin.

any(is.na(veri_3))

## [1] TRUE

colSums(is.na(veri_3))

## cinsiyet      yaş   sigara      boy egsersiz    nabız 
##        1        0        1       28        0       45

veri_son<-na.omit(veri_3)

Soru 4: veri_son için yas, nabiz ve boy değişkenlerinin değerlerini açıklayın

summary(veri_son[, c("yaş","nabız","boy")])

##       yaş            nabız             boy       
##  Min.   :16.92   Min.   : 35.00   Min.   :152.0  
##  1st Qu.:17.67   1st Qu.: 66.25   1st Qu.:165.0  
##  Median :18.58   Median : 72.00   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

Soru 4.1: Egzersiz sıklığına göre ortalama nabzı hesapladığınız bir tablo oluşturun. Bu tablodaki değerlerin açıklamasını yazın.

veri_son %>% 
  group_by(egsersiz) %>% 
  summarise(ortalama_nabız=round(mean(nabız),))

## # A tibble: 3 × 2
##   egsersiz ortalama_nabız
##   <fct>             <dbl>
## 1 Sık                  71
## 2 Yok                  76
## 3 Bazen                77

Soru 4.2: veri_son için yas değişkenine ait mod, medyan ve aritmetik ortalama değerlerini hesaplayın.

mean(veri_son$yaş)

## [1] 20.46377

median(veri_son$yaş)

## [1] 18.583

modeOf(veri_son$yaş)

## [1] 17.5

Soru 5: Günlük yaşamınızda veri toplayarak analiz etmek isteyebileceğiniz bir durum düşünün (sosyal medya kullanım süresi, kahve tüketimi, sınav kaygısı…). Bu durumu kısaca açıklayın.

şuan üniversite öğrencisi olduğum için ve akademik başarıyı kendi hayatımla ilişkilendirip seçtiğim etkenleri de bizzat kendi hayatımdan alıntıladığım için bu konuları incelemek istedimakademik başarı Etkenler
Hocaların tutumu Dersi dinlemek veya dinlememek Sınav kaygısı

akademik başarıda hocaların tutumu yüksek derecede önemlidir Öğrencilerinle yakınlık kuran ve empat hocaların dersine öğrenciler daha merak içinde ve güzel duygularla gitmektedir zaten derse merak içinde güzel duygularla gitmek pozitif gitmek başarıyı arttırıcaktır

Diğeri etkende dersi dinlemek ve dinlememek dedik Dersi derste öğrenen öğrenciler dersi sonradan öğrenen öğrencilere göre daha başarılıdır çünkü dersi derste öğrenen öğrenci sessiz ortamdan dolayı derse daha iyi odaklanır odaklanmak da öğrenmek için güzel bir unsurdur ekstra odaklanmaktan ziyade dersi derste dinleyip öğrenen öğrenci derse daha ilgilidir ilgide öğrenmeyi ve daha sonucunda akademik başarıyı arttırır

Sınavda kaygı etkenine de yorumlayacak olursam Kaygı başarıyı azaltan temel unsurlardan biridir kaygı özellikle sınav zamanlarında odaklanma sorunu ve unutkanlık gibi etkenler oluşturur ve bu yüzden kaygı yapan öğrencilerimiz yapmayanlara göre daha başarısız olur.