Literacy R Programming 2 : 2002

막대그래프

막대그래프로 답안 분포를 시각적으로 살핀다. 차후 나오는 정답률과 함께 어느 문항에서 어느 답안을 많이 고르는지 파악하는 데 활용한다.

Data

Counts
Q1	Q2	Q3	Q4	Q5	Q6	Q7	Q8	Q9	Q10	Q11	Q12	Q13	Q14	Q15	Q16	Q17	Q18	Q19	Q20	Q21	Q22	Q23	Q24	Q25
0	0	54	0	0	1	62	4	2	1	63	0	0	0	1	60	6	0	63	0	0	3	63	1	2
1	1	2	0	55	4	1	2	27	61	0	6	63	0	4	2	0	63	0	5	60	11	0	3	54
62	0	1	63	7	5	0	2	34	1	0	55	0	0	52	0	1	0	0	56	0	1	0	59	5
0	62	6	0	1	53	0	55	0	0	0	2	0	63	6	1	56	0	0	2	3	48	0	0	2

%
Q1	Q2	Q3	Q4	Q5	Q6	Q7	Q8	Q9	Q10	Q11	Q12	Q13	Q14	Q15	Q16	Q17	Q18	Q19	Q20	Q21	Q22	Q23	Q24	Q25
0	0	86	0	0	2	98	6	3	2	100	0	0	0	2	95	10	0	100	0	0	5	100	2	3
2	2	3	0	87	6	2	3	43	97	0	10	100	0	6	3	0	100	0	8	95	17	0	5	86
98	0	2	100	11	8	0	3	54	2	0	87	0	0	83	0	2	0	0	89	0	2	0	94	8
0	98	10	0	2	84	0	87	0	0	0	3	0	100	10	2	89	0	0	3	5	76	0	0	3

`barplot`

`ggplot`

문해력 점수 계산

정답과 대조하여 R(Right)/W(Wrong) 표시

Q1	Q2	Q3	Q4	Q5	Q6	Q7	Q8	Q9	Q10	Q11	Q12	Q13	Q14	Q15	Q16	Q17	Q18	Q19	Q20	Q21	Q22	Q23	Q24	Q25
R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R
R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	W	R	R	R	R	R	W	R	R	R	W
R	W	R	R	R	R	R	R	W	W	R	R	R	R	W	W	R	R	R	R	R	R	R	R	W
R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R
R	R	R	R	W	R	R	R	W	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R	R
R	R	R	R	R	R	W	W	W	R	R	W	R	R	W	R	R	R	R	R	R	W	R	R	R

학생별 점수 산출

100, 88, 76, 100, 92, 76, 100, 100, 96, 96, 88, 100, 100, 92, 96, 96, 88, 80, 92, 92, 84, 96, 100, 84, 92, 80, 92, 92, 100, 88, 92, 68, 76, 96, 96, 100, 100, 100, 84, 96, 92, 88, 96, 96, 92, 88, 96, 80, 92, 84, 100, 92, 92, 100, 100, 84, 96, 100, 92, 76, 92, 72 and 92

Red and Black 비교

Red:

Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.

68 88 92 91.2 96 100
Black:

Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.

72 88 92 91.5 97 100

Min.	1st Qu.	Median	Mean	3rd Qu.	Max.
68	88	92	91.2	96	100

Min.	1st Qu.	Median	Mean	3rd Qu.	Max.
72	88	92	91.5	97	100

## 
##   The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |
## 
##    6 | 8
##    7 | 26666
##    8 | 00044444888888
##    9 | 2222222222222222666666666666
##   10 | 000000000000000

Red

score %>%
  `[`(literacy$group == "Red") %>%
  stem(scale = 0.5)

## 
##   The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |
## 
##    6 | 8
##    7 | 66
##    8 | 004488
##    9 | 222222222666666
##   10 | 0000000

Black

score %>%
  `[`(literacy$group == "Black") %>%
  stem(scale = 0.5)

## 
##   The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |
## 
##    7 | 266
##    8 | 04448888
##    9 | 2222222666666
##   10 | 00000000

Box Plots

QQ plot

ECDF plot

t test

Red 와 Black으로부터 관찰된 점수들의 평균에 대하여 t test를 적용하였더니 통계적으로 유의한 차이가 관찰되지 않음.

Welch Two Sample t-test: `score` by `.$group`
Test statistic	df	P value	Alternative hypothesis	mean in group Red	mean in group Black
-0.135	60.6	0.893	two.sided	91.2	91.5

문해력 등급 판정

I수준(24점 이하), II수준(28 ~ 48점), III수준(52 ~ 72점), IV수준(76점 이상)

문해력 등급 분포
I	II	III	IV	계
0	0	2	61	63

그룹별 문해력 등급 분포
	III	IV	계
Red	1	30	31
Black	1	31	32
계	2	61	63

Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): `.`
Test statistic	df	P value
0.000521	NA	1

문항 유형별 점수 분석

유형별 정답률

	유형	정답률(%)
문1	사실적	98.4
문2	사실적	98.4
문3	비판적	85.7
문4	사실적	100.0
문5	추론적	87.3
문6	추론적	84.1
문7	추론적	98.4
문8	사실적	87.3
문9	추론적	54.0
문10	추론적	96.8
문11	사실적	100.0
문12	사실적	87.3
문13	사실적	100.0
문14	추론적	100.0
문15	사실적	82.5
문16	사실적	95.2
문17	추론적	88.9
문18	비판적	100.0
문19	사실적	100.0
문20	사실적	88.9
문21	사실적	95.2
문22	비판적	76.2
문23	추론적	100.0
문24	사실적	93.7
문25	추론적	85.7

어려운 문제?

정답률 80% 이하

	문9	문22
정답률	54	76.2

정답률 70% 이하

	문9
정답률	54

정답률 60% 이하

	문9
정답률	54

정답률 50% 이하

## Warning in kable_pipe(x = structure("정답률", .Dim = c(1L, 1L), .Dimnames = list(: The table should have a header (column names)