Análisis descriptivo de los resultados del examen de Análisis de Datos Estadísticos y TIC

Esta es la distribución de las calificaciones del examen, que suponen un 85% de la nota final:

ggplot(df,aes(x=examen))+geom_histogram(binwidth=0.25)+theme_classic()+
  geom_rug(sides = "b", aes(y = 0), position = "jitter")+
  ggtitle("Calificaciones del examen (85% de nota final)")+
  ylab("Frecuencias absolutas")

En forma de histograma, esta es la distribución del porcentaje de aciertos de las 32 preguntas:

dfLong=df %>% select(TIPO,starts_with("p",ignore.case = FALSE)) %>% pivot_longer(cols=-TIPO,names_to = "Pregunta") %>%
  mutate(OK=value==1) %>% count(Pregunta,OK) %>% group_by(Pregunta) %>% summarise(pctAciertos=round(100*last(n)/sum(n),1)) 
ggplot(dfLong,aes(x=pctAciertos))+geom_histogram(bins=8)+
  geom_rug(sides = "b", aes(y = 0), position = "jitter")+
    ggtitle("Dificultad de las preguntas")+
  ylab("Frecuencias absolutas")+
  xlab("Porcentaje de aciertos")+
  theme_classic()

La dificultad de cada pregunta individual es, medida y ordenada por el porcentaje de aciertos:

dfLong %>% arrange(pctAciertos) %>% knitr::kable(booktabs=T)
Pregunta pctAciertos
p328405 44.4
p328419 49.0
p328390 49.7
p328410 55.6
p328420 56.9
p328404 58.8
p328400 61.4
p328422 63.4
p328411 64.1
p328394 68.6
p328413 71.2
p328393 72.5
p328415 75.2
p328391 75.8
p328395 77.1
p328403 78.4
p328416 82.4
p328402 83.0
p328417 84.3
p328407 86.3
p328414 86.3
p328406 86.9
p328409 86.9
p328401 87.6
p328398 89.5
p328392 90.2
p328397 92.2
p328421 92.2
p328396 92.8
p328412 92.8
p328399 93.5
p328408 95.4