# Nhập liệu
likert=file.choose()
datalikert=read.csv(likert,header=TRUE)
save(datalikert,file="datalikert.rda")
# (nhập 2 dòng dưới để không cần viết lại$ )
attach(datalikert)
is.data.frame(datalikert)
## [1] TRUE
# câu 1
library(psych)
ABCDEFtb=data.frame(Atb,Btb,Ctb,Dtb,Etb,Ftb)
describe(ABCDEFtb)
## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## Atb 1 198 4.06 0.72 4.00 4.08 1.19 2.20 5 2.80 -0.15 -1.14 0.05
## Btb 2 198 3.95 0.83 4.00 4.04 1.11 1.25 5 3.75 -0.89 0.37 0.06
## Ctb 3 198 3.68 0.87 3.62 3.71 0.93 1.50 5 3.50 -0.11 -0.61 0.06
## Dtb 4 198 3.80 0.78 4.00 3.85 0.49 1.00 5 4.00 -0.68 0.71 0.06
## Etb 5 198 3.95 0.81 4.00 4.04 0.74 1.25 5 3.75 -0.97 1.02 0.06
## Ftb 6 198 3.85 0.74 3.90 3.84 1.04 2.00 5 3.00 -0.04 -1.12 0.05
# Nhận xét: biến có giá trị trung bình lớn nhất là Atb(4.06)(mean)
# Biến có độ phân giải lớn nhất là Ctb(0.87) (sd)
# Tính mode ( A1)
library(DescTools)
##
## Attaching package: 'DescTools'
## The following objects are masked from 'package:psych':
##
## AUC, ICC, SD
Mode(A1)
## [1] 5
## attr(,"freq")
## [1] 94
# Nhận xét: Mode của A1 là 5 và 94 lần xuất hiện
#CÂU 2
# mã hóa giới tính
GTINHMH=GTINH
GTINHMH=replace(GTINHMH,GTINH==1,"Nam")
GTINHMH=replace(GTINHMH,GTINH==2,"Nữ")
GTINHcode=data.frame(GTINH,GTINHMH)
GTINHcode
## GTINH GTINHMH
## 1 2 Nữ
## 2 2 Nữ
## 3 2 Nữ
## 4 1 Nam
## 5 2 Nữ
## 6 1 Nam
## 7 1 Nam
## 8 1 Nam
## 9 2 Nữ
## 10 1 Nam
## 11 1 Nam
## 12 1 Nam
## 13 2 Nữ
## 14 1 Nam
## 15 2 Nữ
## 16 1 Nam
## 17 1 Nam
## 18 1 Nam
## 19 2 Nữ
## 20 1 Nam
## 21 1 Nam
## 22 1 Nam
## 23 1 Nam
## 24 1 Nam
## 25 1 Nam
## 26 1 Nam
## 27 1 Nam
## 28 1 Nam
## 29 1 Nam
## 30 2 Nữ
## 31 2 Nữ
## 32 2 Nữ
## 33 1 Nam
## 34 2 Nữ
## 35 2 Nữ
## 36 2 Nữ
## 37 1 Nam
## 38 2 Nữ
## 39 1 Nam
## 40 1 Nam
## 41 1 Nam
## 42 2 Nữ
## 43 1 Nam
## 44 2 Nữ
## 45 1 Nam
## 46 1 Nam
## 47 2 Nữ
## 48 1 Nam
## 49 2 Nữ
## 50 2 Nữ
## 51 1 Nam
## 52 2 Nữ
## 53 2 Nữ
## 54 1 Nam
## 55 2 Nữ
## 56 2 Nữ
## 57 1 Nam
## 58 2 Nữ
## 59 2 Nữ
## 60 2 Nữ
## 61 2 Nữ
## 62 2 Nữ
## 63 2 Nữ
## 64 2 Nữ
## 65 2 Nữ
## 66 1 Nam
## 67 1 Nam
## 68 2 Nữ
## 69 2 Nữ
## 70 2 Nữ
## 71 2 Nữ
## 72 2 Nữ
## 73 2 Nữ
## 74 1 Nam
## 75 2 Nữ
## 76 2 Nữ
## 77 2 Nữ
## 78 2 Nữ
## 79 1 Nam
## 80 2 Nữ
## 81 2 Nữ
## 82 2 Nữ
## 83 1 Nam
## 84 2 Nữ
## 85 1 Nam
## 86 1 Nam
## 87 1 Nam
## 88 2 Nữ
## 89 1 Nam
## 90 2 Nữ
## 91 1 Nam
## 92 1 Nam
## 93 2 Nữ
## 94 1 Nam
## 95 2 Nữ
## 96 2 Nữ
## 97 1 Nam
## 98 2 Nữ
## 99 2 Nữ
## 100 1 Nam
## 101 2 Nữ
## 102 2 Nữ
## 103 1 Nam
## 104 1 Nam
## 105 1 Nam
## 106 1 Nam
## 107 1 Nam
## 108 1 Nam
## 109 2 Nữ
## 110 1 Nam
## 111 2 Nữ
## 112 1 Nam
## 113 2 Nữ
## 114 2 Nữ
## 115 1 Nam
## 116 2 Nữ
## 117 1 Nam
## 118 1 Nam
## 119 1 Nam
## 120 1 Nam
## 121 1 Nam
## 122 1 Nam
## 123 1 Nam
## 124 1 Nam
## 125 1 Nam
## 126 1 Nam
## 127 1 Nam
## 128 1 Nam
## 129 1 Nam
## 130 1 Nam
## 131 2 Nữ
## 132 2 Nữ
## 133 1 Nam
## 134 1 Nam
## 135 2 Nữ
## 136 2 Nữ
## 137 1 Nam
## 138 2 Nữ
## 139 1 Nam
## 140 1 Nam
## 141 2 Nữ
## 142 1 Nam
## 143 2 Nữ
## 144 1 Nam
## 145 1 Nam
## 146 1 Nam
## 147 1 Nam
## 148 1 Nam
## 149 1 Nam
## 150 1 Nam
## 151 1 Nam
## 152 1 Nam
## 153 1 Nam
## 154 1 Nam
## 155 1 Nam
## 156 1 Nam
## 157 1 Nam
## 158 1 Nam
## 159 1 Nam
## 160 1 Nam
## 161 1 Nam
## 162 1 Nam
## 163 1 Nam
## 164 2 Nữ
## 165 2 Nữ
## 166 1 Nam
## 167 2 Nữ
## 168 1 Nam
## 169 1 Nam
## 170 1 Nam
## 171 1 Nam
## 172 2 Nữ
## 173 1 Nam
## 174 2 Nữ
## 175 1 Nam
## 176 2 Nữ
## 177 1 Nam
## 178 1 Nam
## 179 1 Nam
## 180 2 Nữ
## 181 1 Nam
## 182 1 Nam
## 183 2 Nữ
## 184 2 Nữ
## 185 1 Nam
## 186 1 Nam
## 187 1 Nam
## 188 2 Nữ
## 189 1 Nam
## 190 1 Nam
## 191 1 Nam
## 192 1 Nam
## 193 1 Nam
## 194 1 Nam
## 195 1 Nam
## 196 1 Nam
## 197 1 Nam
## 198 1 Nam
# bảng tần số giới tính
table(GTINHMH)
## GTINHMH
## Nam Nữ
## 121 77
table(GTINHMH)/sum(table(GTINHMH))
## GTINHMH
## Nam Nữ
## 0.6111111 0.3888889
## Nhận xét: Trong tổng thể 198 người có 121 nam ( chiếm 61%)và 77 nữ ( chiếm 39%)
# câu 3
# mã hóa DTUOI
DTUOIMH=DTUOI
DTUOIMH=replace(DTUOIMH,DTUOI==1,"< 20 tuổi")
DTUOIMH=replace(DTUOIMH,DTUOI==2,"TỪ 20 - 30 tuổi")
DTUOIMH=replace(DTUOIMH,DTUOI==3,"Từ 31 - 50 tuổi")
DTUOIMH=replace(DTUOIMH,DTUOI==4,"> 50 tuổi")
DTUOIcode=data.frame(DTUOI,DTUOIMH)
DTUOIcode
## DTUOI DTUOIMH
## 1 1 < 20 tuổi
## 2 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 3 1 < 20 tuổi
## 4 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 5 1 < 20 tuổi
## 6 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 7 1 < 20 tuổi
## 8 1 < 20 tuổi
## 9 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 10 1 < 20 tuổi
## 11 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 12 1 < 20 tuổi
## 13 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 14 1 < 20 tuổi
## 15 4 > 50 tuổi
## 16 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 17 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 18 1 < 20 tuổi
## 19 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 20 4 > 50 tuổi
## 21 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 22 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 23 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 24 4 > 50 tuổi
## 25 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 26 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 27 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 28 1 < 20 tuổi
## 29 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 30 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 31 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 32 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 33 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 34 4 > 50 tuổi
## 35 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 36 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 37 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 38 1 < 20 tuổi
## 39 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 40 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 41 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 42 1 < 20 tuổi
## 43 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 44 1 < 20 tuổi
## 45 4 > 50 tuổi
## 46 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 47 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 48 1 < 20 tuổi
## 49 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 50 4 > 50 tuổi
## 51 1 < 20 tuổi
## 52 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 53 1 < 20 tuổi
## 54 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 55 4 > 50 tuổi
## 56 4 > 50 tuổi
## 57 4 > 50 tuổi
## 58 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 59 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 60 4 > 50 tuổi
## 61 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 62 4 > 50 tuổi
## 63 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 64 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 65 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 66 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 67 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 68 4 > 50 tuổi
## 69 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 70 4 > 50 tuổi
## 71 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 72 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 73 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 74 4 > 50 tuổi
## 75 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 76 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 77 4 > 50 tuổi
## 78 4 > 50 tuổi
## 79 4 > 50 tuổi
## 80 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 81 1 < 20 tuổi
## 82 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 83 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 84 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 85 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 86 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 87 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 88 1 < 20 tuổi
## 89 1 < 20 tuổi
## 90 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 91 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 92 1 < 20 tuổi
## 93 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 94 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 95 1 < 20 tuổi
## 96 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 97 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 98 4 > 50 tuổi
## 99 4 > 50 tuổi
## 100 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 101 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 102 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 103 1 < 20 tuổi
## 104 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 105 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 106 1 < 20 tuổi
## 107 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 108 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 109 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 110 4 > 50 tuổi
## 111 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 112 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 113 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 114 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 115 4 > 50 tuổi
## 116 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 117 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 118 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 119 4 > 50 tuổi
## 120 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 121 4 > 50 tuổi
## 122 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 123 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 124 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 125 4 > 50 tuổi
## 126 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 127 4 > 50 tuổi
## 128 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 129 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 130 4 > 50 tuổi
## 131 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 132 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 133 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 134 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 135 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 136 4 > 50 tuổi
## 137 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 138 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 139 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 140 4 > 50 tuổi
## 141 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 142 4 > 50 tuổi
## 143 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 144 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 145 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 146 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 147 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 148 4 > 50 tuổi
## 149 4 > 50 tuổi
## 150 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 151 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 152 1 < 20 tuổi
## 153 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 154 1 < 20 tuổi
## 155 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 156 1 < 20 tuổi
## 157 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 158 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 159 1 < 20 tuổi
## 160 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 161 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 162 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 163 1 < 20 tuổi
## 164 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 165 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 166 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 167 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 168 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 169 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 170 4 > 50 tuổi
## 171 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 172 4 > 50 tuổi
## 173 4 > 50 tuổi
## 174 1 < 20 tuổi
## 175 1 < 20 tuổi
## 176 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 177 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 178 1 < 20 tuổi
## 179 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 180 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 181 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 182 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 183 4 > 50 tuổi
## 184 4 > 50 tuổi
## 185 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 186 1 < 20 tuổi
## 187 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 188 1 < 20 tuổi
## 189 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 190 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 191 1 < 20 tuổi
## 192 1 < 20 tuổi
## 193 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 194 1 < 20 tuổi
## 195 3 Từ 31 - 50 tuổi
## 196 2 TỪ 20 - 30 tuổi
## 197 4 > 50 tuổi
## 198 4 > 50 tuổi
# mã hóa TNHAP
TNHAPMH=TNHAP
TNHAPMH=replace(TNHAPMH,TNHAP==1, "< 10 triệu")
TNHAPMH=replace(TNHAPMH,TNHAP==2, "Từ 10 - 20 triệu")
TNHAPMH=replace(TNHAPMH,TNHAP==1, "Trên 20 triệu")
TNHAPcode=data.frame(TNHAP,TNHAPMH)
TNHAPcode
## TNHAP TNHAPMH
## 1 3 3
## 2 3 3
## 3 2 Từ 10 - 20 triệu
## 4 2 Từ 10 - 20 triệu
## 5 1 Trên 20 triệu
## 6 2 Từ 10 - 20 triệu
## 7 3 3
## 8 2 Từ 10 - 20 triệu
## 9 3 3
## 10 3 3
## 11 2 Từ 10 - 20 triệu
## 12 2 Từ 10 - 20 triệu
## 13 2 Từ 10 - 20 triệu
## 14 2 Từ 10 - 20 triệu
## 15 3 3
## 16 1 Trên 20 triệu
## 17 3 3
## 18 1 Trên 20 triệu
## 19 3 3
## 20 3 3
## 21 3 3
## 22 3 3
## 23 2 Từ 10 - 20 triệu
## 24 2 Từ 10 - 20 triệu
## 25 1 Trên 20 triệu
## 26 2 Từ 10 - 20 triệu
## 27 3 3
## 28 2 Từ 10 - 20 triệu
## 29 3 3
## 30 3 3
## 31 2 Từ 10 - 20 triệu
## 32 2 Từ 10 - 20 triệu
## 33 2 Từ 10 - 20 triệu
## 34 1 Trên 20 triệu
## 35 2 Từ 10 - 20 triệu
## 36 3 3
## 37 3 3
## 38 2 Từ 10 - 20 triệu
## 39 3 3
## 40 2 Từ 10 - 20 triệu
## 41 2 Từ 10 - 20 triệu
## 42 2 Từ 10 - 20 triệu
## 43 3 3
## 44 3 3
## 45 3 3
## 46 3 3
## 47 3 3
## 48 2 Từ 10 - 20 triệu
## 49 2 Từ 10 - 20 triệu
## 50 2 Từ 10 - 20 triệu
## 51 3 3
## 52 3 3
## 53 2 Từ 10 - 20 triệu
## 54 2 Từ 10 - 20 triệu
## 55 3 3
## 56 2 Từ 10 - 20 triệu
## 57 3 3
## 58 3 3
## 59 2 Từ 10 - 20 triệu
## 60 2 Từ 10 - 20 triệu
## 61 3 3
## 62 3 3
## 63 2 Từ 10 - 20 triệu
## 64 1 Trên 20 triệu
## 65 3 3
## 66 2 Từ 10 - 20 triệu
## 67 2 Từ 10 - 20 triệu
## 68 2 Từ 10 - 20 triệu
## 69 3 3
## 70 3 3
## 71 2 Từ 10 - 20 triệu
## 72 2 Từ 10 - 20 triệu
## 73 2 Từ 10 - 20 triệu
## 74 2 Từ 10 - 20 triệu
## 75 3 3
## 76 2 Từ 10 - 20 triệu
## 77 2 Từ 10 - 20 triệu
## 78 2 Từ 10 - 20 triệu
## 79 2 Từ 10 - 20 triệu
## 80 3 3
## 81 2 Từ 10 - 20 triệu
## 82 2 Từ 10 - 20 triệu
## 83 2 Từ 10 - 20 triệu
## 84 3 3
## 85 2 Từ 10 - 20 triệu
## 86 3 3
## 87 2 Từ 10 - 20 triệu
## 88 2 Từ 10 - 20 triệu
## 89 3 3
## 90 2 Từ 10 - 20 triệu
## 91 2 Từ 10 - 20 triệu
## 92 3 3
## 93 2 Từ 10 - 20 triệu
## 94 2 Từ 10 - 20 triệu
## 95 3 3
## 96 2 Từ 10 - 20 triệu
## 97 2 Từ 10 - 20 triệu
## 98 3 3
## 99 3 3
## 100 2 Từ 10 - 20 triệu
## 101 3 3
## 102 2 Từ 10 - 20 triệu
## 103 3 3
## 104 3 3
## 105 2 Từ 10 - 20 triệu
## 106 3 3
## 107 2 Từ 10 - 20 triệu
## 108 3 3
## 109 2 Từ 10 - 20 triệu
## 110 2 Từ 10 - 20 triệu
## 111 1 Trên 20 triệu
## 112 3 3
## 113 2 Từ 10 - 20 triệu
## 114 2 Từ 10 - 20 triệu
## 115 3 3
## 116 3 3
## 117 2 Từ 10 - 20 triệu
## 118 2 Từ 10 - 20 triệu
## 119 3 3
## 120 3 3
## 121 3 3
## 122 2 Từ 10 - 20 triệu
## 123 3 3
## 124 2 Từ 10 - 20 triệu
## 125 3 3
## 126 2 Từ 10 - 20 triệu
## 127 2 Từ 10 - 20 triệu
## 128 3 3
## 129 2 Từ 10 - 20 triệu
## 130 3 3
## 131 2 Từ 10 - 20 triệu
## 132 3 3
## 133 3 3
## 134 2 Từ 10 - 20 triệu
## 135 3 3
## 136 2 Từ 10 - 20 triệu
## 137 1 Trên 20 triệu
## 138 3 3
## 139 2 Từ 10 - 20 triệu
## 140 2 Từ 10 - 20 triệu
## 141 3 3
## 142 2 Từ 10 - 20 triệu
## 143 2 Từ 10 - 20 triệu
## 144 3 3
## 145 1 Trên 20 triệu
## 146 1 Trên 20 triệu
## 147 2 Từ 10 - 20 triệu
## 148 2 Từ 10 - 20 triệu
## 149 2 Từ 10 - 20 triệu
## 150 2 Từ 10 - 20 triệu
## 151 2 Từ 10 - 20 triệu
## 152 3 3
## 153 2 Từ 10 - 20 triệu
## 154 3 3
## 155 2 Từ 10 - 20 triệu
## 156 2 Từ 10 - 20 triệu
## 157 3 3
## 158 2 Từ 10 - 20 triệu
## 159 2 Từ 10 - 20 triệu
## 160 3 3
## 161 2 Từ 10 - 20 triệu
## 162 1 Trên 20 triệu
## 163 3 3
## 164 2 Từ 10 - 20 triệu
## 165 2 Từ 10 - 20 triệu
## 166 3 3
## 167 2 Từ 10 - 20 triệu
## 168 1 Trên 20 triệu
## 169 3 3
## 170 2 Từ 10 - 20 triệu
## 171 1 Trên 20 triệu
## 172 2 Từ 10 - 20 triệu
## 173 2 Từ 10 - 20 triệu
## 174 2 Từ 10 - 20 triệu
## 175 2 Từ 10 - 20 triệu
## 176 2 Từ 10 - 20 triệu
## 177 1 Trên 20 triệu
## 178 2 Từ 10 - 20 triệu
## 179 1 Trên 20 triệu
## 180 3 3
## 181 2 Từ 10 - 20 triệu
## 182 2 Từ 10 - 20 triệu
## 183 2 Từ 10 - 20 triệu
## 184 2 Từ 10 - 20 triệu
## 185 3 3
## 186 2 Từ 10 - 20 triệu
## 187 2 Từ 10 - 20 triệu
## 188 3 3
## 189 2 Từ 10 - 20 triệu
## 190 1 Trên 20 triệu
## 191 3 3
## 192 2 Từ 10 - 20 triệu
## 193 2 Từ 10 - 20 triệu
## 194 2 Từ 10 - 20 triệu
## 195 3 3
## 196 2 Từ 10 - 20 triệu
## 197 2 Từ 10 - 20 triệu
## 198 2 Từ 10 - 20 triệu
# bảng tần số của biến DTUOI và TNHAP
library(gmodels)
## Registered S3 method overwritten by 'gdata':
## method from
## reorder.factor DescTools
CrossTable(DTUOIMH,TNHAPMH)
##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | Chi-square contribution |
## | N / Row Total |
## | N / Col Total |
## | N / Table Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 198
##
##
## | TNHAPMH
## DTUOIMH | 3 | Từ 10 - 20 triệu | Trên 20 triệu | Row Total |
## ----------------|------------------|------------------|------------------|------------------|
## < 20 tuổi | 15 | 19 | 2 | 36 |
## | 0.178 | 0.021 | 0.284 | |
## | 0.417 | 0.528 | 0.056 | 0.182 |
## | 0.203 | 0.176 | 0.125 | |
## | 0.076 | 0.096 | 0.010 | |
## ----------------|------------------|------------------|------------------|------------------|
## > 50 tuổi | 14 | 23 | 1 | 38 |
## | 0.003 | 0.249 | 1.396 | |
## | 0.368 | 0.605 | 0.026 | 0.192 |
## | 0.189 | 0.213 | 0.062 | |
## | 0.071 | 0.116 | 0.005 | |
## ----------------|------------------|------------------|------------------|------------------|
## TỪ 20 - 30 tuổi | 20 | 29 | 2 | 51 |
## | 0.046 | 0.050 | 1.092 | |
## | 0.392 | 0.569 | 0.039 | 0.258 |
## | 0.270 | 0.269 | 0.125 | |
## | 0.101 | 0.146 | 0.010 | |
## ----------------|------------------|------------------|------------------|------------------|
## Từ 31 - 50 tuổi | 25 | 37 | 11 | 73 |
## | 0.191 | 0.199 | 4.411 | |
## | 0.342 | 0.507 | 0.151 | 0.369 |
## | 0.338 | 0.343 | 0.688 | |
## | 0.126 | 0.187 | 0.056 | |
## ----------------|------------------|------------------|------------------|------------------|
## Column Total | 74 | 108 | 16 | 198 |
## | 0.374 | 0.545 | 0.081 | |
## ----------------|------------------|------------------|------------------|------------------|
##
##
table(DTUOIMH,TNHAPMH)
## TNHAPMH
## DTUOIMH 3 Từ 10 - 20 triệu Trên 20 triệu
## < 20 tuổi 15 19 2
## > 50 tuổi 14 23 1
## TỪ 20 - 30 tuổi 20 29 2
## Từ 31 - 50 tuổi 25 37 11
table(DTUOIMH,TNHAPMH)/sum(table(DTUOIMH,TNHAPMH))
## TNHAPMH
## DTUOIMH 3 Từ 10 - 20 triệu Trên 20 triệu
## < 20 tuổi 0.075757576 0.095959596 0.010101010
## > 50 tuổi 0.070707071 0.116161616 0.005050505
## TỪ 20 - 30 tuổi 0.101010101 0.146464646 0.010101010
## Từ 31 - 50 tuổi 0.126262626 0.186868687 0.055555556
## nhận xét: nhóm tuổi và nhóm thu nhập có số lượng quan sát lớn nhất là nhóm từ 31-50 tuổi
# thu nhập là từ 10- 20 triệu, có 37 trường hợp (18.7%)
# câu 4
library(gmodels)
CrossTable(GTINHMH,DTUOIMH)
##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | Chi-square contribution |
## | N / Row Total |
## | N / Col Total |
## | N / Table Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 198
##
##
## | DTUOIMH
## GTINHMH | < 20 tuổi | > 50 tuổi | TỪ 20 - 30 tuổi | Từ 31 - 50 tuổi | Row Total |
## -------------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|
## Nam | 24 | 21 | 35 | 41 | 121 |
## | 0.182 | 0.213 | 0.471 | 0.292 | |
## | 0.198 | 0.174 | 0.289 | 0.339 | 0.611 |
## | 0.667 | 0.553 | 0.686 | 0.562 | |
## | 0.121 | 0.106 | 0.177 | 0.207 | |
## -------------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|
## Nữ | 12 | 17 | 16 | 32 | 77 |
## | 0.286 | 0.334 | 0.741 | 0.459 | |
## | 0.156 | 0.221 | 0.208 | 0.416 | 0.389 |
## | 0.333 | 0.447 | 0.314 | 0.438 | |
## | 0.061 | 0.086 | 0.081 | 0.162 | |
## -------------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|
## Column Total | 36 | 38 | 51 | 73 | 198 |
## | 0.182 | 0.192 | 0.258 | 0.369 | |
## -------------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|
##
##
## trong tất cả các nhóm tuổi thì giới tính nam đều chiếm tỷ trọng cao hơn.