Data

class_roll <- read.xlsx("../data/class_roll190825.xlsx", 1, 
                        startRow = 2, 
                        endRow = 163, 
                        colIndex = c(3:7, 9), 
                        colClasses = rep("character", 6), 
                        stringsAsFactors = FALSE)
str(class_roll)

## 'data.frame':    161 obs. of  6 variables:
##  $ 학과      : chr  "경영대학" "법학과" "화학과" "데이터과학융합스쿨" ...
##  $ 학.직.번  : chr  "20198043" "20192701" "20163401" "20193201" ...
##  $ 이름      : chr  "TUMUROCHIR NOMINERDENE" "강미서" "강민주" "강선영" ...
##  $ 학년      : chr  "1" "1" "3" "1" ...
##  $ E.Mail    : chr  "nomit_0323@yahoo.com" NA "sksh085@naver.com" "hoban0000@naver.com" ...
##  $ 핸드폰번호: chr  "010-8138-6811" "010-8973-3307" "010-3390-4628" "010-9361-7863" ...

names(class_roll) <- c("dept", "id", "name", "year", "email", "cell_no")
str(class_roll)

## 'data.frame':    161 obs. of  6 variables:
##  $ dept   : chr  "경영대학" "법학과" "화학과" "데이터과학융합스쿨" ...
##  $ id     : chr  "20198043" "20192701" "20163401" "20193201" ...
##  $ name   : chr  "TUMUROCHIR NOMINERDENE" "강미서" "강민주" "강선영" ...
##  $ year   : chr  "1" "1" "3" "1" ...
##  $ email  : chr  "nomit_0323@yahoo.com" NA "sksh085@naver.com" "hoban0000@naver.com" ...
##  $ cell_no: chr  "010-8138-6811" "010-8973-3307" "010-3390-4628" "010-9361-7863" ...

Randomization

set.seed(36)
N <- nrow(class_roll) 
class_roll$group <- sample(1:N) %% 2 %>%
  factor(levels = c(0, 1), labels = c("Red", "Black"))

학번

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

	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Red	1	0	3	3	8	13	7	10	35
Black	1	1	3	6	11	15	2	7	35

# pander(table("그룹" = class_roll$group, substr(class_roll$id, 1, 4)))
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	35	45
Black	35	46

# ID_19 <- factor(ifelse(substr(class_roll$id, 1, 4) >= 2019, "younger_19", "older_19"), 
#                 levels = c("younger_19", "older_19"))
# pander(table("그룹" = class_roll$group, "19학번 기준" = ID_19))
# ID_18 <- factor(ifelse(substr(class_roll$id, 1, 4) >= 2018, "younger_18", "older_18"), 
#                 levels = c("younger_18", "older_18"))
# pander(table("그룹" = class_roll$group, "18학번 기준" = ID_18))
# ID_17 <- factor(ifelse(substr(class_roll$id, 1, 4) >= 2017, "younger_17", "older_17"), 
#                 levels = c("younger_17", "older_17"))
# pander(table("그룹" = class_roll$group, "17학번 기준" = ID_17))
# ID_16 <- factor(ifelse(substr(class_roll$id, 1, 4) >= 2016, "younger_16", "older_16"), 
#                 levels = c("younger_16", "older_16"))
# pander(table("그룹" = class_roll$group, "16학번 기준" = ID_16))
# ID_15 <- factor(ifelse(substr(class_roll$id, 1, 4) >= 2015, "younger_15", "older_15"), 
#                 levels = c("younger_15", "older_15"))
# pander(table("그룹" = class_roll$group, "15학번 기준" = ID_15))
# ID_14 <- factor(ifelse(substr(class_roll$id, 1, 4) >= 2014, "younger_14", "older_14"), 
#                 levels = c("younger_14", "older_14"))
# pander(table("그룹" = class_roll$group, "14학번 기준" = ID_14))

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	36	44
Black	41	40

# odd_even <- as.numeric(class_roll$id) %% 2
# odd_even <- factor(odd_even, levels = c(1, 0), labels = c("홀", "짝"))
# pander(table("Group"= class_roll$group, "odd_even" = odd_even))

e-mail 서비스업체

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

	daum.net	gmail.com	hallym.ac.kr	hanmail.net	nate.com	naver.com	yahoo.com
Red	1	7	1	2	1	68	0
Black	0	5	0	2	3	69	1

# email_list <- strsplit(class_roll$email, "@", fixed = TRUE)
# mail_com <- sapply(email_list, "[", 2)
# pander(table("그룹" = class_roll$group, "e-mail" = mail_com))

전화번호의 분포

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

	0000~0999	1000~1999	2000~2999	3000~3999	4000~4999	5000~5999	6000~6999	7000~7999	8000~8999	9000~9999
Red	4	6	6	6	8	5	12	7	14	12
Black	7	5	9	9	5	11	7	9	10	9

cell_numbers %>%
  hist

# hist(cell_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 = 9.8696, df = 9, p-value = 0.3611

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

성씨 분포

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

	T	강	고	공	구	권	김	당	류	문	민	박	방	백	서	손	송	신	심	어	오	유	육	윤	이	임	장	전	정	조	주	지	진	채	최	추	표	한	허	홍	황
Red	0	2	0	0	1	3	16	0	2	1	0	8	1	1	1	0	2	2	1	1	2	0	0	0	11	2	4	2	2	4	0	1	0	1	4	0	1	2	0	1	1
Black	1	4	2	1	1	1	15	1	0	0	1	9	0	1	1	1	0	1	0	0	0	2	1	3	11	1	1	0	6	1	1	0	1	0	5	1	0	3	1	2	1

# f_name <- substring(class_roll$name, first = 1, last = 1)
# pander(table("Group" = class_roll$group, "Family Name" = f_name))

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	16	11	8	45
Black	15	11	9	46

# f_name_f <- factor(ifelse(f_name %in% c("김", "이", "박"), f_name, "기타"), 
#                    levels = c("김", "이", "박", "기타"))
# pander(table("Group" = class_roll$group, "Family Name" = f_name_f))

학과

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

	간호학과	경영대학	경영학과	경제학과	광고홍보학과	글로벌학부	금융재무학과	나노융합스쿨	데이터과학융합스쿨	러시아학과	미디어스쿨	미래융합스쿨	바이오메디컬학과	법학과	사학전공	사회복지학	사회복지학부	사회학과	생명과학과	소프트웨어융합대학	식품영양학과	심리학과	언어병리학전공	융합소프트웨어학과	융합인재학부	응용광물리학과	인문학부	일본학과	전자공학과	정치행정학과	중국학과	철학전공	청각학전공	체육학과	컴퓨터공학과	화학과	환경생명공학과
Red	9	5	1	2	1	0	1	0	8	0	10	2	0	0	1	1	2	2	3	11	2	4	1	3	0	2	0	1	1	1	0	0	0	1	1	3	1
Black	3	5	3	5	2	1	1	1	11	1	4	2	1	1	1	0	0	0	3	9	0	4	1	4	4	0	1	0	5	2	1	1	1	1	1	0	1

# pander(table("그룹" = class_roll$group, "학과" = class_roll$dept))

전체 출석부

class_roll %$%
  order(.$group, .$name) %>%
  class_roll[., c("group", "id", "name")] %>%
  pander(row.names = FALSE)

group	id	name
Red	20163401	강민주
Red	20195284	강지석
Red	20176206	구다영
Red	20145208	권준영
Red	20192304	권현정
Red	20193205	권혜수
Red	20162509	김미연
Red	20193808	김민재
Red	20196207	김선우
Red	20196208	김성훈
Red	20192519	김수경
Red	20196211	김수정
Red	20172512	김수지
Red	20165306	김승현
Red	20193210	김여준
Red	20195131	김용우
Red	20182106	김윤희
Red	20192209	김진규
Red	20173516	김현구
Red	20195149	김현화
Red	20155120	김휘진
Red	20143311	김희수
Red	20132111	류붓샘
Red	20153613	류지은
Red	20143507	문도선
Red	20196230	박근휘
Red	20192538	박선웅
Red	20163313	박성민
Red	20175313	박성중
Red	20182870	박수용
Red	20192543	박인성
Red	20165132	박진우
Red	20161610	박현성
Red	20132409	방극찬
Red	20182884	백두산
Red	20134124	서승원
Red	20155132	송시호
Red	20195186	송예찬
Red	20192902	신명진
Red	20192550	신윤철
Red	20155136	심창현
Red	20165320	어형규
Red	20192915	오미나
Red	20194130	오유빈
Red	20181715	이강민
Red	20196629	이강혁
Red	20161064	이기복
Red	20173531	이상섭
Red	20192567	이수지
Red	20172626	이슬이
Red	20192569	이승윤
Red	20192945	이승효
Red	20192954	이정아
Red	20192957	이제훈
Red	20192132	이혜윤
Red	20186275	임성룡
Red	20165328	임지환
Red	20193246	장수빈
Red	20192350	장인영
Red	20183732	장지연
Red	20153160	장효준
Red	20192135	전소혜
Red	20163427	전혜림
Red	20183246	정수빈
Red	20112355	정윤진
Red	20155164	조규호
Red	20196641	조승현
Red	20155341	조하림
Red	20186294	조하연
Red	20186296	지용주
Red	20173541	채성혁
Red	20196289	최기태
Red	20163963	최승규
Red	20163258	최우헌
Red	20192587	최호성
Red	20192588	표가영
Red	20192237	한승용
Red	20162922	한원석
Red	20183262	홍예은
Red	20155174	황승현
Black	20198043	TUMUROCHIR NOMINERDENE
Black	20192701	강미서
Black	20193201	강선영
Black	20193202	강정민
Black	20162802	강태수
Black	20196501	고민재
Black	20196601	고진규
Black	20135303	공준범
Black	20165302	구영모
Black	20196203	권민서
Black	20145104	김건형
Black	20153704	김권리
Black	20196505	김상현
Black	20153109	김성렬
Black	20182838	김용해
Black	20196216	김원
Black	20165217	김유진
Black	20196217	김이정
Black	20192107	김주리
Black	20153115	김철원
Black	20155216	김현성
Black	20195148	김현식
Black	20131736	김현욱
Black	20142539	김현준
Black	20195151	김홍의
Black	20191514	당빈
Black	20192534	민가흔
Black	20115131	박명진
Black	20191046	박성근
Black	20192415	박승희
Black	20192541	박영상
Black	20143124	박예준
Black	20192884	박지원
Black	20154224	박지훈
Black	20192887	박진우
Black	20165511	박혜정
Black	20182116	백경민
Black	20193223	서재현
Black	20162856	손동민
Black	20163525	신윤정
Black	20155146	유일송
Black	20183524	유하빈
Black	20163634	육예진
Black	20153144	윤석환
Black	20172624	윤은영
Black	20174138	윤정환
Black	20196630	이건상
Black	20141322	이건우
Black	20162872	이경민
Black	20121434	이군로
Black	20183238	이예진
Black	20196521	이완택
Black	20155149	이용하
Black	20193240	이재현
Black	20183240	이주영
Black	20182564	이지수
Black	20193243	이현준
Black	20193729	임정우
Black	20165329	장우영
Black	20155160	정국진
Black	20193250	정민우
Black	20165333	정성관
Black	20195247	정원석
Black	20163039	정현욱
Black	20193255	정훈기
Black	20144257	조중현
Black	20165336	주철현
Black	20192999	진승재
Black	20145259	최동연
Black	20152136	최상민
Black	20193259	최용준
Black	20183254	최윤수
Black	20196426	최지수
Black	20193351	추현호
Black	20135357	한승탁
Black	20196532	한승호
Black	20162439	한지원
Black	20165531	허세미
Black	20193014	홍연진
Black	20162143	홍자영
Black	20155175	황영조

# pander(class_roll)
# table("단과대학" = class_roll$college, "그룹" = class_roll$group)

Red

	id	name
3	20163401	강민주
6	20195284	강지석
11	20176206	구다영
14	20145208	권준영
15	20192304	권현정
16	20193205	권혜수
19	20162509	김미연
20	20193808	김민재
22	20196207	김선우
24	20196208	김성훈
25	20192519	김수경
26	20196211	김수정
27	20172512	김수지
28	20165306	김승현
29	20193210	김여준
30	20195131	김용우
34	20182106	김윤희
37	20192209	김진규
39	20173516	김현구
44	20195149	김현화
46	20155120	김휘진
47	20143311	김희수
49	20132111	류붓샘
50	20153613	류지은
51	20143507	문도선
53	20196230	박근휘
55	20192538	박선웅
57	20163313	박성민
58	20175313	박성중
59	20182870	박수용
63	20192543	박인성
67	20165132	박진우
68	20161610	박현성
70	20132409	방극찬
72	20182884	백두산
73	20134124	서승원
76	20155132	송시호
77	20195186	송예찬
78	20192902	신명진
80	20192550	신윤철
81	20155136	심창현
82	20165320	어형규
83	20192915	오미나
84	20194130	오유빈
91	20181715	이강민
92	20196629	이강혁
97	20161064	이기복
98	20173531	이상섭
99	20192567	이수지
100	20172626	이슬이
101	20192569	이승윤
102	20192945	이승효
107	20192954	이정아
108	20192957	이제훈
112	20192132	이혜윤
113	20186275	임성룡
115	20165328	임지환
116	20193246	장수빈
118	20192350	장인영
119	20183732	장지연
120	20153160	장효준
121	20192135	전소혜
122	20163427	전혜림
126	20183246	정수빈
128	20112355	정윤진
131	20155164	조규호
132	20196641	조승현
134	20155341	조하림
135	20186294	조하연
137	20186296	지용주
139	20173541	채성혁
140	20196289	최기태
143	20163963	최승규
145	20163258	최우헌
148	20192587	최호성
150	20192588	표가영
151	20192237	한승용
154	20162922	한원석
158	20183262	홍예은
160	20155174	황승현

Black

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1	20198043	TUMUROCHIR NOMINERDENE
2	20192701	강미서
4	20193201	강선영
5	20193202	강정민
7	20162802	강태수
8	20196501	고민재
9	20196601	고진규
10	20135303	공준범
12	20165302	구영모
13	20196203	권민서
17	20145104	김건형
18	20153704	김권리
21	20196505	김상현
23	20153109	김성렬
31	20182838	김용해
32	20196216	김원
33	20165217	김유진
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38	20153115	김철원
40	20155216	김현성
41	20195148	김현식
42	20131736	김현욱
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48	20191514	당빈
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110	20182564	이지수
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125	20165333	정성관
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130	20193255	정훈기
133	20144257	조중현
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138	20192999	진승재
141	20145259	최동연
142	20152136	최상민
144	20193259	최용준
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149	20193351	추현호
152	20135357	한승탁
153	20196532	한승호
155	20162439	한지원
156	20165531	허세미
157	20193014	홍연진
159	20162143	홍자영
161	20155175	황영조