2월 24일자 출석부에만 나오는 사람들의 분포

	group	mark1	mark2
15	Red	0224	NA
19	Black	0224	NA
20	Red	0224	NA
58	Red	0224	NA

Red	Black
3	1

새로 들어온 사람에게만 랜덤화 적용

학번

class_roll %$%
  table(.$group, .$id %>% substr(1, 4)) %>%
  pander

	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Red	2	1	2	0	0	2	33
Black	0	0	0	1	2	3	34

class_roll %$%
  substr(.$id, 1, 4) %>%
  `>=`(2019) %>%
  ifelse("younger_19", "older_19") %>%
  factor(levels = c("younger_19", "older_19")) %>%
  table(class_roll$group, .) %>%
  pander

	younger_19	older_19
Red	33	7
Black	34	6

학번 홀짝

class_roll$id %>%
  as.numeric %>%
  `%%`(2) %>%
  factor(levels = c(1, 0), labels = c("홀", "짝")) %>%
  table(class_roll$group, .) %>%
  pander

	홀	짝
Red	20	20
Black	21	19

e-mail 서비스업체

class_roll$email %>%
  strsplit("@", fixed = TRUE) %>%
  sapply("[", 2) %>%
  table(class_roll$group, .) %>%
  pander

	daum.net	gmail.com	hanmail.net	nate.com	naver.com
Red	2	3	1	1	33
Black	0	1	0	1	38

전화번호의 분포

cell_numbers <- class_roll$cell_no %>%
  substr(start = 10, stop = 13) %>%
  sapply(as.numeric)
cut_label <- paste(paste0(0:9, "000"), paste0(0:9, "999"), 
                   sep = "~")
cell_numbers %>%
  cut(labels = cut_label, 
      breaks = seq(0, 10000, by = 1000)) %>%
  table(class_roll$group, .) %>%
#   t %>%
  pander

	0000~0999	1000~1999	2000~2999	3000~3999	4000~4999	5000~5999	6000~6999	7000~7999	8000~8999	9000~9999
Red	4	2	2	2	5	7	5	5	3	5
Black	1	4	4	3	5	6	10	2	4	1

cell_numbers %>%
  hist(main = "Histogram of Cell Phine Numbers")

cell_numbers %>%
  cut(labels = cut_label, 
      breaks = seq(0, 10000, by = 1000)) %>%
  table %>%
  chisq.test

## 
##  Chi-squared test for given probabilities
## 
## data:  .
## X-squared = 13.75, df = 9, p-value = 0.1315

성씨 분포

f_name <- class_roll$name %>%
  substring(first = 1, last = 1) 
f_name %>%
  table(class_roll$group, .) %>%
  pander

	고	권	김	노	도	문	박	백	변	손	이	임	장	전	정	조	진	차	최	표	하	한	함	허	현	홍
Red	0	0	14	0	0	1	1	0	1	1	3	2	1	0	4	2	1	0	4	0	1	2	0	0	1	1
Black	3	1	11	1	1	0	1	1	0	0	5	0	0	2	1	3	0	1	3	1	0	2	1	1	0	1

많이 나오는 성씨

f_name %>%
  `%in%`(c("김", "이", "박")) %>%
  ifelse(f_name, "기타") %>%
  factor(levels = c("김", "이", "박", "기타")) %>%
  table(class_roll$group, .) %>%
  pander

	김	이	박	기타
Red	14	3	1	22
Black	11	5	1	23

학과

# pander(class_roll)
class_roll %$%
  table(.$group, .$dept) %>%
  pander

	간호학	금융정보통계학과	데이터과학융합스쿨	사회복지학부	소프트웨어융합대학	심리학과	언어병리학전공	일본학과	전자공학과	청각학전공	화학과
Red	29	2	3	1	1	0	0	1	0	2	1
Black	31	0	1	0	4	1	1	0	1	1	0