Cám ơn tấm lòng hào Sản của dân Việt Nam vì đã chi ra hàng triệu USC tiền ngân sách cho bài thực tập làm quen với R này!

— Sài Gòn, ngày 7 tháng 1 năm Chuột Nhắc

1 Đọc dữ liệu PISA

Bài thực tập này sử dụng bộ dữ liệu PISA VN 2015 (PISA Data Vietnam 2015.csv) của ông Nguyễn Văn Tuấn đã biên tập lại cho đơn giản để phù hợp với thực tập phân tích số liệu bằng R. (Cám ơn GS Tuấn đã bỏ công biên tập dữ liệu.)

Bộ dữ liệu PISA đầy đủ có thể download ở link sau:

f = "G:/R/$R.2020/Textbook/TDTU Datasets for 2020 Workshop/PISA Data Vietnam 2015.csv"
# Hoặc "G:\\R\\$R.2020\\Textbook\\TDTU Datasets for 2020 Workshop\\PISA Data Vietnam 2015.csv"
# đều chạy đươc trên Windows.

pisa = read.csv(f)

2 Quan sát sơ qua dữ liệu vừa đọc vào

dim(pisa)
## [1] 5826   18

Dữ liệu có 5.826 dòng và 18 cột (biến).

Sáu dòng dữ liệu đầu tiên của bộ dữ liệu:

library(kableExtra)
kable(head(pisa), "html") %>% kable_styling() %>% scroll_box(width = "900px")
School SchoolSize ClassSize STratio SchoolType Area Region Age Gender PARED HISCED WEALTH INSTSCIE JOYSCIE ICTRES Math Read Science
70400001 883 18 22.075 3 URBAN SOUTH 15.58 Boys 9 2 -2.0697 0.9798 2.1635 -1.5244 439.923 412.290 475.612
70400001 883 18 22.075 3 URBAN SOUTH 15.92 Boys 12 4 -1.7903 1.7359 2.1635 -1.9305 406.251 409.598 450.320
70400001 883 18 22.075 3 URBAN SOUTH 15.42 Girls 9 2 -2.1942 -0.2063 -0.1808 -1.6093 414.369 384.307 405.787
70400001 883 18 22.075 3 URBAN SOUTH 15.58 Girls 5 1 -2.0301 -0.3115 -0.4318 -1.6250 468.801 459.104 462.968
70400001 883 18 22.075 3 URBAN SOUTH 15.92 Girls 9 2 -1.0522 0.7648 1.3031 -0.5305 355.432 402.435 453.736
70400001 883 18 22.075 3 URBAN SOUTH 16.25 Girls 5 1 -3.0570 0.3708 0.5094 -2.5873 458.955 483.885 529.866

2.1 Chú thích tên biến

  • Một cách đầy đủ, các bạn có thể vào 2 link sau để xem toàn bộ chú giải tên biến được sử dụng.
  1. Codebooks: https://www.oecd.org/pisa/data/2015database/

  2. PISA 2015 Technical Report: https://www.oecd.org/pisa/data/2015-technical-report/

  • Chú giải ngắn cho bộ dữ liệu rút gọn này:
Tên biến Tên gốc Diễn giải
STratio STRATIO Student-Teacher ratio
SchoolType SCHLTYPE School Ownership
PARED PARED Index highest parental education in years of schooling
HISCED HISCED Highest Education of parents (ISCED)
INSTSCIE INSTSCIE Instrumental motivation (WLE)
JOYSCIE JOYSCIE Enjoyment of science (WLE)

Còn nữa …

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