BT Nhóm B2

BÀI TẬP NHÓM:

NHÓM: NHUỘM ĐỎ THÀNH MAN

pacman::p_load(tidyverse, haven, skimr, knitr)

Nhập dữ liệu:

L1 <- haven::read_dta("C:/Users/vieth/Downloads/UEL_MS26.dta")

1. THỐNG KÊ MÔ TẢ CHUNG VỀ THU NHẬP CHUNG CỦA HỘ GIA ĐÌNH VIỆT NAM

A. Xem trước các biến trong dữ liệu:

L1 |> skim()
Data summary
Name L1
Number of rows 9398
Number of columns 200
_______________________
Column type frequency:
character 20
numeric 180
________________________
Group variables None

Variable type: character

skim_variable n_missing complete_rate min max empty n_unique whitespace
MATINH 0 1 1 2 0 63 0
MAHUYEN 0 1 1 3 0 689 0
MAXA 0 1 1 5 0 3086 0
MADIABAN 0 1 1 3 0 110 0
HOSO 0 1 1 2 0 30 0
IDHO 0 1 11 11 0 9398 0
N_M4D_12GHIRO 0 1 0 80 8347 616 0
M7_C4AGHIRO 0 1 0 24 9389 8 0
M7_C4BGHIRO 0 1 0 15 9391 6 0
M7_C4CGHIRO 0 1 0 18 9310 37 0
M7_C13GHIRO 0 1 0 20 9387 7 0
M7_C13AGHIRO 0 1 0 12 9396 2 0
M7_C15GHIRO 0 1 0 3 9397 2 0
M7_C16GHIRO 0 1 0 24 9387 8 0
M7_C18GHIRO 0 1 0 50 9263 32 0
M8_C210GHIRO 0 1 0 115 9273 114 0
M8_C410GHIRO 0 1 0 109 9269 123 0
M8_C605GHIRO 0 1 0 54 9308 71 0
M8_C706GHIRO 0 1 0 104 9242 127 0
M8_C805GHIRO 0 1 0 51 9387 9 0

Variable type: numeric

skim_variable n_missing complete_rate mean sd p0 p25 p50 p75 p100 hist
hoctoilop 0 1.00 12.07 18.61 0.00 6.00 9.00 12.00 99.0 ▇▁▁▁▁
Bangcap_hocvan 400 0.96 2.14 1.90 0.00 1.00 2.00 3.00 9.0 ▆▇▁▂▁
Bangcap_nghe 660 0.93 0.75 1.67 0.00 0.00 0.00 0.00 6.0 ▇▁▁▁▁
TTNT 0 1.00 1.66 0.47 1.00 1.00 2.00 2.00 2.0 ▅▁▁▁▇
GIOITINHCHUHO 4 1.00 1.28 0.45 1.00 1.00 1.00 2.00 2.0 ▇▁▁▁▃
DANTOCCHUHO 0 1.00 2.14 3.87 1.00 1.00 1.00 1.00 56.0 ▇▁▁▁▁
KYDIEUTRA 0 1.00 6.50 3.45 1.00 4.00 6.00 9.00 12.0 ▇▅▆▅▇
LOAIPHIEU 0 1.00 2.00 0.00 2.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▇▁▁
Q1B 0 1.00 2.00 0.05 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
Q2A 0 1.00 2.00 0.04 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
Q2B 0 1.00 2.00 0.04 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
Q2C 0 1.00 2.00 0.01 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
Q2D 0 1.00 2.00 0.07 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
Q2E 0 1.00 1.99 0.10 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
Q2F 0 1.00 2.00 0.03 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
Q3A 0 1.00 1.99 0.09 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
Q4A 0 1.00 2.00 0.06 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
Q4B 0 1.00 2.00 0.01 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
Q4C 0 1.00 1.98 0.14 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
Q4D 0 1.00 2.00 0.05 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
Q4E 0 1.00 1.95 0.23 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
TONGTHU 0 1.00 267826.57 535048.09 1164.00 99967.75 180260.00 298123.50 33931524.0 ▇▁▁▁▁
TONGCHI 0 1.00 70548.61 441905.47 0.00 0.00 8678.00 37582.50 33287940.0 ▇▁▁▁▁
THUNHAP 0 1.00 197277.96 218726.58 -205441.00 86077.25 155352.00 247275.00 10343089.0 ▇▁▁▁▁
THUBQ 0 1.00 4750.32 4516.44 -4280.00 2353.00 3875.00 5778.50 143654.0 ▇▁▁▁▁
TONGCHITIEU 0 1.00 115908.08 451949.09 3504.50 56498.75 88109.75 132947.25 40283900.0 ▇▁▁▁▁
TONGCHITIEUBQ 0 1.00 2804.95 7799.08 123.74 1518.95 2188.71 3183.75 671398.3 ▇▁▁▁▁
SONHANKHAU 0 1.00 3.67 1.64 1.00 2.00 4.00 5.00 13.0 ▇▇▂▁▁
M2CT 3991 0.58 10428.78 18480.58 0.00 1887.00 4198.00 10469.00 349185.0 ▇▁▁▁▁
M2TN 0 1.00 321.18 2026.58 0.00 0.00 0.00 0.00 54942.0 ▇▁▁▁▁
M3A_C1 0 1.00 1.54 0.50 1.00 1.00 2.00 2.00 2.0 ▇▁▁▁▇
M3A_C10 0 1.00 1477.06 4277.88 0.00 250.00 520.00 1500.00 200000.0 ▇▁▁▁▁
M3A_C11 0 1.00 200.83 558.39 0.00 0.00 0.00 200.00 20000.0 ▇▁▁▁▁
M3A_C12 0 1.00 946.51 6339.05 0.00 0.00 0.00 0.00 300013.0 ▇▁▁▁▁
M3CT1 2 1.00 1142.03 4868.48 0.00 0.00 0.00 430.00 155100.0 ▇▁▁▁▁
M3CT2 2 1.00 1402.14 13946.87 0.00 0.00 0.00 0.00 1050000.0 ▇▁▁▁▁
M3CT3 0 1.00 1029.16 1147.48 0.00 0.00 805.00 1740.00 37268.0 ▇▁▁▁▁
M3CT 0 1.00 5250.68 17730.93 0.00 1105.00 2460.00 4551.50 1260600.0 ▇▁▁▁▁
M3TN 2 1.00 946.49 6339.71 0.00 0.00 0.00 0.00 300013.0 ▇▁▁▁▁
M4ATN1 1 1.00 83154.17 105827.87 0.00 0.00 55925.00 132014.00 2173004.0 ▇▁▁▁▁
M4ATN2 1 1.00 7026.68 16185.47 0.00 0.00 0.00 7500.00 293769.0 ▇▁▁▁▁
M4ATN3 1 1.00 2615.25 34797.81 0.00 0.00 0.00 0.00 3230447.0 ▇▁▁▁▁
M4ATN4 1 1.00 40.94 469.97 0.00 0.00 0.00 0.00 14951.0 ▇▁▁▁▁
M4ATN5 1 1.00 357.21 2980.45 0.00 0.00 0.00 0.00 88610.0 ▇▁▁▁▁
M4ATN6 1 1.00 7116.86 26543.78 0.00 0.00 0.00 0.00 308010.0 ▇▁▁▁▁
M4ATN 1 1.00 100311.11 125840.02 0.00 0.00 69997.00 152015.00 3545116.0 ▇▁▁▁▁
M4B0_C1 0 1.00 1.46 0.50 1.00 1.00 1.00 2.00 2.0 ▇▁▁▁▇
M4B0TN 0 1.00 451.42 5228.01 0.00 0.00 0.00 0.00 200018.0 ▇▁▁▁▁
M4B1_C1A 0 1.00 1.53 0.50 1.00 1.00 2.00 2.00 2.0 ▇▁▁▁▇
M4B1_C1B 4412 0.53 2.00 0.02 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M4B11T 14 1.00 9064.84 52950.87 0.00 0.00 0.00 5607.75 3078305.0 ▇▁▁▁▁
M4B12T 10 1.00 4577.89 40060.35 0.00 0.00 0.00 460.50 2617501.0 ▇▁▁▁▁
M4B13T 14 1.00 6515.04 37542.70 0.00 0.00 0.00 0.00 1073152.0 ▇▁▁▁▁
M4B14T 13 1.00 4929.49 39077.09 0.00 0.00 0.00 0.00 1265303.0 ▇▁▁▁▁
M4B15T 10 1.00 254.69 1363.02 0.00 0.00 0.00 0.00 50000.0 ▇▁▁▁▁
M4B1T2 4972 0.47 5.22 94.87 0.00 0.00 0.00 0.00 5000.0 ▇▁▁▁▁
M4B1T 0 1.00 25309.24 86752.37 0.00 0.00 0.00 18232.25 3105880.0 ▇▁▁▁▁
M4B1C 5038 0.46 23379.63 65137.11 0.00 2950.00 6894.00 18205.25 1982987.0 ▇▁▁▁▁
M4B2_C1A 0 1.00 1.67 0.47 1.00 1.00 2.00 2.00 2.0 ▃▁▁▁▇
M4B2_C1B 3096 0.67 2.00 0.03 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M4B2T2 6287 0.33 2.43 118.02 0.00 0.00 0.00 0.00 6499.0 ▇▁▁▁▁
M4B21T 0 1.00 12985.69 125089.88 0.00 0.00 0.00 3697.75 7250353.0 ▇▁▁▁▁
M4B22T 174 0.98 47.86 1394.95 0.00 0.00 0.00 0.00 86119.0 ▇▁▁▁▁
M4B21C 0 1.00 8369.87 111736.25 0.00 0.00 0.00 1579.00 7163348.0 ▇▁▁▁▁
M4B22C 172 0.98 7.63 340.98 0.00 0.00 0.00 0.00 29281.0 ▇▁▁▁▁
M4B3_C1A 0 1.00 1.99 0.08 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M4B3_C1B 67 0.99 2.00 0.02 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M4B3T2 9307 0.01 82.42 786.21 0.00 0.00 0.00 0.00 7500.0 ▇▁▁▁▁
M4B3T 0 1.00 584.96 15431.51 0.00 0.00 0.00 0.00 920460.0 ▇▁▁▁▁
M4B3C 9308 0.01 34526.14 96657.86 0.00 89.75 3117.00 20729.75 633334.0 ▇▁▁▁▁
M4B4_C1A 0 1.00 1.88 0.33 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M4B4_C1B 1155 0.88 2.00 0.02 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M4B4T2 8240 0.12 4.89 96.39 0.00 0.00 0.00 0.00 2500.0 ▇▁▁▁▁
M4B4T 0 1.00 1641.26 14066.34 0.00 0.00 0.00 0.00 805014.0 ▇▁▁▁▁
M4B4C 8238 0.12 2575.92 12887.95 0.00 140.75 329.50 850.00 306108.0 ▇▁▁▁▁
M4B5_C1A 0 1.00 1.90 0.30 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M4B5_C1B 950 0.90 2.00 0.01 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M4B5T2 8452 0.10 11.61 301.84 0.00 0.00 0.00 0.00 9090.0 ▇▁▁▁▁
M4B5T1 0 1.00 8899.84 107136.38 0.00 0.00 0.00 0.00 5934667.0 ▇▁▁▁▁
M4B5C 8428 0.10 47538.21 257498.44 0.00 377.00 1310.00 13502.75 4982874.0 ▇▁▁▁▁
M4C_C1 0 1.00 1.68 0.47 1.00 1.00 2.00 2.00 2.0 ▃▁▁▁▇
M4CTT 7 1.00 96589.23 501610.35 0.00 0.00 0.00 54000.00 33797856.0 ▇▁▁▁▁
M4CT 7 1.00 95435.23 496112.74 0.00 0.00 0.00 54000.00 33797856.0 ▇▁▁▁▁
M4CCT 7 1.00 46555.55 422190.25 0.00 0.00 0.00 5439.50 33287940.0 ▇▁▁▁▁
M4CC 7 1.00 45803.72 417749.49 0.00 0.00 0.00 5408.00 33287940.0 ▇▁▁▁▁
M4D_01 0 1.00 2950.30 21113.52 0.00 0.00 0.00 0.00 600045.0 ▇▁▁▁▁
M4D_02 0 1.00 10624.17 22329.38 0.00 500.00 3000.00 10802.00 732878.0 ▇▁▁▁▁
M4D_03 0 1.00 201.25 3353.03 0.00 0.00 0.00 0.00 156254.0 ▇▁▁▁▁
M4D_04 0 1.00 226.97 2941.94 0.00 0.00 0.00 0.00 118750.0 ▇▁▁▁▁
M4D_05 0 1.00 708.72 5345.13 0.00 0.00 0.00 0.00 193864.0 ▇▁▁▁▁
M4D_06 0 1.00 807.25 3123.40 0.00 0.00 0.00 0.00 78897.0 ▇▁▁▁▁
M4D_07 0 1.00 274.11 1153.68 0.00 0.00 0.00 0.00 35656.0 ▇▁▁▁▁
M4D_08 0 1.00 38.52 937.51 0.00 0.00 0.00 0.00 38045.0 ▇▁▁▁▁
M4D_09 0 1.00 2598.16 14152.36 0.00 0.00 0.00 0.00 478584.0 ▇▁▁▁▁
M4D_10 0 1.00 481.50 8584.16 0.00 0.00 0.00 0.00 358943.0 ▇▁▁▁▁
M4D_11 0 1.00 69.04 1107.56 0.00 0.00 0.00 0.00 95437.0 ▇▁▁▁▁
M4D_12 3 1.00 1078.85 39673.37 0.00 0.00 0.00 0.00 3708018.0 ▇▁▁▁▁
M4DTN 0 1.00 20058.51 54210.83 0.00 1800.00 6000.00 22327.50 3718318.0 ▇▁▁▁▁
M5A1CT 11 1.00 4318.63 3362.29 0.00 2330.00 3662.00 5444.00 104100.0 ▇▁▁▁▁
M5A1C4 11 1.00 3676.42 3063.55 0.00 1891.00 3068.00 4711.50 104100.0 ▇▁▁▁▁
M5A1C5 11 1.00 642.46 1132.72 0.00 0.00 200.00 858.00 27645.0 ▇▁▁▁▁
M5A2CT 8 1.00 4075.92 11853.75 0.00 2137.25 3267.00 4891.75 1003953.0 ▇▁▁▁▁
M5A2C6 8 1.00 3706.60 11847.78 0.00 1720.25 2858.00 4599.50 1003063.0 ▇▁▁▁▁
M5A2C7 8 1.00 303.95 723.37 0.00 0.00 0.00 446.00 29590.0 ▇▁▁▁▁
M5A2C8 8 1.00 65.89 281.85 0.00 0.00 0.00 0.00 8000.0 ▇▁▁▁▁
M5B1CT 9 1.00 1609.91 19429.40 0.00 675.00 1110.00 1775.00 1880000.0 ▇▁▁▁▁
M5B1C6 9 1.00 1560.27 19429.63 0.00 620.00 1065.00 1731.00 1880000.0 ▇▁▁▁▁
M5B1C7 9 1.00 44.51 183.10 0.00 0.00 0.00 0.00 9300.0 ▇▁▁▁▁
M5B1C8 9 1.00 5.12 54.02 0.00 0.00 0.00 0.00 3000.0 ▇▁▁▁▁
M5B2CT 26 1.00 12273.54 182253.64 0.00 4000.00 7555.00 12722.75 17600000.0 ▇▁▁▁▁
M5B2C4 26 1.00 11708.39 182205.85 0.00 3738.75 7257.50 12175.00 17600000.0 ▇▁▁▁▁
M5B2C5 26 1.00 565.15 2910.91 0.00 0.00 0.00 5.75 95280.0 ▇▁▁▁▁
M5B3CT 324 0.97 5526.84 8448.42 0.00 1431.50 3500.00 6660.00 204749.0 ▇▁▁▁▁
M6A_C7 12 1.00 7295.87 55793.11 0.00 0.00 0.00 350.00 2220500.0 ▇▁▁▁▁
M7_C1 0 1.00 1.01 0.12 0.00 1.00 1.00 1.00 4.0 ▁▇▁▁▁
M7_C2 2 1.00 100.21 63.31 6.00 60.00 85.00 120.00 1120.0 ▇▁▁▁▁
M7_C3 2 1.00 1.99 0.11 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M7_C4A 2 1.00 1.68 0.80 1.00 1.00 2.00 2.00 5.0 ▇▆▂▁▁
M7_C4B 2 1.00 2.24 0.88 1.00 1.00 3.00 3.00 5.0 ▅▃▇▁▁
M7_C4C 2 1.00 2.14 0.63 1.00 2.00 2.00 2.00 6.0 ▇▁▁▁▁
M7_C4D 2 1.00 3.22 0.98 1.00 2.00 4.00 4.00 5.0 ▁▆▂▇▁
M7_C5 2 1.00 1.97 0.18 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M7_C6 9076 0.03 17487.42 20033.87 0.00 9000.00 12000.00 18000.00 180000.0 ▇▁▁▁▁
M7_C7 2 1.00 2396.42 33246.34 1.00 500.00 1000.00 2000.00 2800000.0 ▇▁▁▁▁
M7_C8 2 1.00 1534338.48 2086556.78 98.00 420000.00 900000.00 2000000.00 45000000.0 ▇▁▁▁▁
M7_C8A 2 1.00 1158671.93 1818873.69 1.00 250000.00 600000.00 1400000.00 45000000.0 ▇▁▁▁▁
M7_C9 2 1.00 2434.86 27069.01 0.00 0.00 0.00 0.00 1100000.0 ▇▁▁▁▁
M7_C10 14 1.00 1.94 0.24 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M7_C11 8815 0.06 1.81 0.39 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▂▁▁▁▇
M7_C12 9286 0.01 76915.34 130448.66 600.00 13503.25 49533.50 91618.75 1217152.0 ▇▁▁▁▁
M7_C13 0 1.00 4.04 3.48 1.00 1.00 5.00 6.00 15.0 ▇▅▁▁▁
M7_C13A 0 1.00 3.50 2.79 1.00 1.00 2.00 5.00 15.0 ▇▆▁▁▁
M7_C14 0 1.00 813.26 2388.00 0.00 0.00 300.00 1200.00 100000.0 ▇▁▁▁▁
M7_C15 0 1.00 2.81 2.31 1.00 2.00 2.00 2.00 13.0 ▇▁▁▁▁
M7_C16 0 1.00 1.01 0.13 1.00 1.00 1.00 1.00 4.0 ▇▁▁▁▁
M7_C17 0 1.00 5344.64 72269.59 0.00 2000.00 3600.00 6000.00 7000000.0 ▇▁▁▁▁
M7_C18 0 1.00 2.29 1.78 1.00 1.00 1.00 5.00 6.0 ▇▁▁▃▁
M7_C19 0 1.00 192.03 262.62 0.00 0.00 144.00 300.00 6000.0 ▇▁▁▁▁
M7_C20 0 1.00 9383.29 77381.88 0.00 2590.50 4850.00 8360.00 7000290.0 ▇▁▁▁▁
M8_C1 0 1.00 2.83 0.67 1.00 2.00 3.00 3.00 6.0 ▃▇▁▁▁
M8_C201 8583 0.09 1.78 0.41 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▂▁▁▁▇
M8_C202 8583 0.09 1.85 0.36 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▂▁▁▁▇
M8_C203 8583 0.09 1.88 0.32 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C204 8583 0.09 1.93 0.26 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C205 8583 0.09 1.96 0.19 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C206 8583 0.09 1.42 0.49 1.00 1.00 1.00 2.00 2.0 ▇▁▁▁▆
M8_C207 8583 0.09 1.98 0.15 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C208 8583 0.09 1.96 0.19 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C209 8583 0.09 2.00 0.00 2.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▇▁▁
M8_C210 8583 0.09 1.85 0.36 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▂▁▁▁▇
M8_C3 0 1.00 2.70 0.89 1.00 2.00 3.00 3.00 6.0 ▇▇▂▁▁
M8_C401 8055 0.14 1.78 0.42 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▂▁▁▁▇
M8_C402 8055 0.14 1.85 0.35 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▂▁▁▁▇
M8_C403 8055 0.14 1.89 0.32 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C404 8055 0.14 1.93 0.25 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C405 8055 0.14 1.96 0.19 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C406 8055 0.14 1.32 0.47 1.00 1.00 1.00 2.00 2.0 ▇▁▁▁▃
M8_C407 8055 0.14 1.98 0.14 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C408 8055 0.14 1.97 0.18 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C409 8055 0.14 2.00 0.00 2.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▇▁▁
M8_C410 8055 0.14 1.90 0.29 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C5 0 1.00 2.61 0.73 1.00 2.00 3.00 3.00 6.0 ▆▇▁▁▁
M8_C601 8948 0.05 1.55 0.50 1.00 1.00 2.00 2.00 2.0 ▆▁▁▁▇
M8_C602 8948 0.05 1.98 0.14 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C603 8948 0.05 1.45 0.50 1.00 1.00 1.00 2.00 2.0 ▇▁▁▁▆
M8_C604 8948 0.05 1.97 0.18 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C605 8948 0.05 1.80 0.40 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▂▁▁▁▇
M8_C701 0 1.00 1.98 0.14 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C702 0 1.00 1.47 0.50 1.00 1.00 1.00 2.00 2.0 ▇▁▁▁▇
M8_C703 0 1.00 1.98 0.13 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C704 0 1.00 1.98 0.14 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C705 0 1.00 2.00 0.01 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C706 0 1.00 1.98 0.13 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C707 0 1.00 1.56 0.50 1.00 1.00 2.00 2.00 2.0 ▆▁▁▁▇
M8_C801 0 1.00 1.90 0.30 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C802 0 1.00 1.91 0.29 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C803 0 1.00 1.95 0.22 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C804 0 1.00 1.88 0.32 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C805 0 1.00 2.00 0.03 1.00 2.00 2.00 2.00 2.0 ▁▁▁▁▇
M8_C806 0 1.00 1.24 0.43 1.00 1.00 1.00 1.00 2.0 ▇▁▁▁▂

B. Phân tích thống kê mô tả chung về thu nhập hộ gia đình:

Biểu đồ thể hiện:

L1 |>
ggplot(aes(x = THUBQ)) +
  geom_boxplot(fill = "gray", color = "black") +
  labs(title = "BIỂU ĐỒ THU NHẬP BÌNH QUÂN",
       x = "THU NHẬP BÌNH QUÂN (THUBQ)") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.y = element_blank(), 
        axis.ticks.y = element_blank())

Đây là thống kê mô tả chung về thu nhập bình quân của các hộ gia đình năm 2022.

L1 |>
  select(THUNHAP, THUBQ)|>
  summarise(Thunhapbq_TrungBinh=mean(THUBQ, na.rm=T),
            Thunhapbq_SD=sd(THUBQ, na.rm=T),
            Thunhapbq_Trungvi=median(THUBQ, na.rm=T))
# A tibble: 1 × 3
  Thunhapbq_TrungBinh Thunhapbq_SD Thunhapbq_Trungvi
                <dbl>        <dbl>             <dbl>
1               4750.        4516.              3875

Nhận thấy rằng có mẫu lệch phải mạnh, cần thực hiện kiểm định D’Agostino để kiểm tra xem hiện tượng này có xảy ra trên tổng thể hay không.

Với giả thuyết H0 : Thu nhập bình quân của tổng thể đối xứng (Hệ số độ lệch của tổng thể =0), độ tin cậy 95% như sau:

pacman::p_load(moments)
thu_nhap_clean <- na.omit(L1$THUBQ)
agostino.test(thu_nhap_clean)

    D'Agostino skewness test

data:  thu_nhap_clean
skew = 8.2965, z = 97.5556, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: data have a skewness

Với giá trị pvalue <0,05, bác bỏ giả thuyết H0 , như vậy ở toàn bộ nền kinh tế, thu nhập bình quân của hộ gia đình lệch phải ( skew>0 ) với độ tin cậy là 95%.

Hiện tượng này hợp lí, vì trong thực tế có nhiều hộ gia đình có thu nhập cao đến rất cao mô hình chung kéo thu nhập bình quân lên rất cao.

Vì vậy về sau trong phần còn lại khi so sánh thu nhập, nhóm sẽ ưu tiên dùng Trung vị, sử dụng các kiểm định phi tham số