library(haven)
## Warning: пакет 'haven' был собран под R версии 4.5.3
df<-read_sav("База_КлимРиск_2023.sav")

Перекодируем переменную по образованию в 2 группы

library(dplyr)
## 
## Присоединяю пакет: 'dplyr'
## Следующие объекты скрыты от 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## Следующие объекты скрыты от 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
df<-df %>% 
  mutate(V6_obr=case_when(
    V6<=3 ~ "Без высшего образования",
    V6==4 | V6==5 ~ "С высшим образованием"
  ))
library(car)
## Warning: пакет 'car' был собран под R версии 4.5.3
## Загрузка требуемого пакета: carData
## Warning: пакет 'carData' был собран под R версии 4.5.3
## 
## Присоединяю пакет: 'car'
## Следующий объект скрыт от 'package:dplyr':
## 
##     recode
leveneTest(V21~V6_obr, data = df)
## Warning in leveneTest.default(y = y, group = group, ...): group coerced to
## factor.
## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
##        Df F value Pr(>F)
## group   1  0.1991 0.6556
##       720

Очистка переменной

df <- df %>% 
  mutate(V21_not = case_when(
    V21 == 5 ~ NA,
    V21 == 99 ~ NA,
    .default = as.integer(V21)
  ))

Для проверки гомогенности дисперсий в группах проведем лест Ливиня

wilcox.test(V21_not~V6_obr, data = df)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  V21_not by V6_obr
## W = 43706, p-value = 0.03438
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

тест Манна–Уитни показал статистически значимые различия в распределении оценок уверенности между группами с высшим и без высшего образования (p = 0,034)

Таблица сопряженности

df$V21_not <- factor(df$V21_not, 
                     levels = 1:4, 
                     labels = c("полностью уверены", 
                                "скорее уверены", 
                                "не очень уверены", 
                                "совсем не уверены"))
prop.table(table(df$V6_obr, df$V21_not), margin = 2)*100
##                          
##                           полностью уверены скорее уверены не очень уверены
##   Без высшего образования          47.09677       44.24242         60.65574
##   С высшим образованием            52.90323       55.75758         39.34426
##                          
##                           совсем не уверены
##   Без высшего образования          54.91803
##   С высшим образованием            45.08197

Создать мозаичную диаграмму и ассоциативный график.

library(vcd)
## Warning: пакет 'vcd' был собран под R версии 4.5.3
## Загрузка требуемого пакета: grid
 options(OutDec= ",") 
M<- table(df$V21_not, df$V6_obr)
names(dimnames(M)) = c("Уверенность в трудоустройстве","Образование")
labs <- round(prop.table(M,margin=2)*100, 1)
mosaic(M, pop = FALSE, shade = TRUE, 
       labeling_args = list(rot_labels = c(90, 0, 90, 0)))
labeling_cells(text = labs, margin = 0)(M)

struct <- structable(~ V21_not + V6_obr, data = df)
assoc(struct, data = df, shade=T, labeling_args = list(set_varnames = c(V6_obr = "Образование", V21_not ="Уверенность в трудоустройстве")))