Skills Drill 3
Chelsy Rodriguez
4/21/2021
#Data Prep
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(readr)
library(ggplot2)## Warning in file(con, "r"): cannot open file '/var/db/timezone/zoneinfo/
## +VERSION': No such file or directorySOC333_NSDUH_2016 <- read_csv("/Users/chelsyrodriguez/Downloads/SOC333_NSDUH_2016.csv")##
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## cols(
## .default = col_character(),
## Nervous = col_double(),
## Hopeless = col_double(),
## Restless = col_double(),
## Effort = col_double(),
## Sad = col_double(),
## Worthless = col_double(),
## k6score = col_double()
## )
## ℹ Use `spec()` for the full column specifications.str(SOC333_NSDUH_2016)## spec_tbl_df [57,146 × 20] (S3: spec_tbl_df/tbl_df/tbl/data.frame)
## $ sexident : chr [1:57146] NA "Straight" "Straight" NA ...
## $ Nervous : num [1:57146] NA 0 2 NA 1 2 0 NA NA NA ...
## $ Hopeless : num [1:57146] NA 0 1 NA 3 1 0 NA NA NA ...
## $ Restless : num [1:57146] NA 0 1 NA 2 1 0 NA NA NA ...
## $ Effort : num [1:57146] NA NA 0 NA 2 2 0 NA NA NA ...
## $ Sad : num [1:57146] NA 0 0 NA 1 1 0 NA NA NA ...
## $ Worthless : num [1:57146] NA 0 0 NA 2 1 0 NA NA NA ...
## $ k6score : num [1:57146] NA NA 4 NA 11 8 0 NA NA NA ...
## $ k6category : chr [1:57146] NA NA "Low Risk" NA ...
## $ marij_month : chr [1:57146] "No" "Yes" "No" "No" ...
## $ cocaine_month : chr [1:57146] "No" "No" "No" "No" ...
## $ crack_month : chr [1:57146] "No" "No" "No" "No" ...
## $ heroin_month : chr [1:57146] "No" "No" "No" "No" ...
## $ hallucinogen_month: chr [1:57146] "No" "No" "No" "No" ...
## $ inhalant_month : chr [1:57146] "No" "No" "No" "No" ...
## $ meth_month : chr [1:57146] "No" "No" "No" "No" ...
## $ painrelieve_month : chr [1:57146] "No" "No" "No" "No" ...
## $ tranq_month : chr [1:57146] "No" "No" "No" "No" ...
## $ stimulant_month : chr [1:57146] "No" "No" "No" "No" ...
## $ sedative_month : chr [1:57146] "No" "No" "No" "No" ...
## - attr(*, "spec")=
## .. cols(
## .. sexident = col_character(),
## .. Nervous = col_double(),
## .. Hopeless = col_double(),
## .. Restless = col_double(),
## .. Effort = col_double(),
## .. Sad = col_double(),
## .. Worthless = col_double(),
## .. k6score = col_double(),
## .. k6category = col_character(),
## .. marij_month = col_character(),
## .. cocaine_month = col_character(),
## .. crack_month = col_character(),
## .. heroin_month = col_character(),
## .. hallucinogen_month = col_character(),
## .. inhalant_month = col_character(),
## .. meth_month = col_character(),
## .. painrelieve_month = col_character(),
## .. tranq_month = col_character(),
## .. stimulant_month = col_character(),
## .. sedative_month = col_character()
## .. )#Comparison of means
SOC333_NSDUH_2016 %>%
summarize(Avg_k6score = mean(k6score,na.rm=TRUE))## # A tibble: 1 x 1
## Avg_k6score
## <dbl>
## 1 4.43I hypothesize a relationship between heroin and respondents risk for serious mental illness.
##Table
SOC333_NSDUH_2016 %>%
group_by(heroin_month) %>%
summarize(Avg_k6score = mean(k6score,na.rm=TRUE))## # A tibble: 2 x 2
## heroin_month Avg_k6score
## * <chr> <dbl>
## 1 No 4.42
## 2 Yes 10.2SOC333_NSDUH_2016 %>%
filter(k6score %in% c(is.na(k6score))) %>%
group_by(heroin_month) %>%
summarize(Avg_k6score = mean(k6score,na.rm=TRUE))## # A tibble: 2 x 2
## heroin_month Avg_k6score
## * <chr> <dbl>
## 1 No 0.317
## 2 Yes 0.4SOC333_NSDUH_2016 %>%
group_by(heroin_month) %>%
summarize(n=n()) %>%
mutate(percent=n/sum(n))## # A tibble: 2 x 3
## heroin_month n percent
## * <chr> <int> <dbl>
## 1 No 57052 0.998
## 2 Yes 94 0.00164##Visualization
SOC333_NSDUH_2016 %>%
ggplot()+
geom_histogram(aes(x=k6score))## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.## Warning: Removed 14219 rows containing non-finite values (stat_bin).
##Comparison of Distributions
Distribution of the two groups
SOC333_NSDUH_2016 %>%
filter(heroin_month %in% c("Yes","No")) %>%
ggplot()+
geom_histogram(aes(x=k6score))+
facet_wrap(~heroin_month)## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.## Warning: Removed 14219 rows containing non-finite values (stat_bin).
#Sampling Distributions
Each of the 10000 values represents the mean of a group of 40 respondents that said yes.
Yes_data <- SOC333_NSDUH_2016 %>%
filter(heroin_month=="Yes" )
sample(Yes_data$k6score,40) %>%
mean()## [1] NA replicate(10000,sample(Yes_data$k6score,40)%>%mean(na.rm=TRUE)) %>%
data.frame() %>%
rename("mean"=1)## mean
## 1 10.641026
## 2 10.256410
## 3 8.864865
## 4 10.189189
## 5 10.868421
## 6 9.540541
## 7 10.236842
## 8 11.076923
## 9 8.918919
## 10 11.384615
## 11 10.769231
## 12 10.487179
## 13 9.526316
## 14 7.078947
## 15 11.425000
## 16 10.400000
## 17 11.205128
## 18 11.075000
## 19 9.763158
## 20 9.871795
## 21 10.394737
## 22 10.641026
## 23 10.394737
## 24 10.897436
## 25 11.216216
## 26 10.717949
## 27 10.684211
## 28 11.135135
## 29 9.692308
## 30 10.864865
## 31 9.405405
## 32 9.717949
## 33 10.131579
## 34 10.710526
## 35 9.692308
## 36 10.945946
## 37 9.684211
## 38 8.894737
## 39 9.692308
## 40 10.461538
## 41 9.641026
## 42 9.947368
## 43 11.461538
## 44 10.263158
## 45 11.277778
## 46 10.947368
## 47 9.666667
## 48 9.648649
## 49 10.351351
## 50 9.026316
## 51 9.263158
## 52 10.710526
## 53 11.564103
## 54 10.282051
## 55 10.000000
## 56 9.500000
## 57 10.868421
## 58 11.025641
## 59 11.684211
## 60 10.702703
## 61 10.000000
## 62 10.027027
## 63 9.842105
## 64 11.026316
## 65 10.358974
## 66 10.564103
## 67 10.540541
## 68 10.384615
## 69 10.025641
## 70 9.102564
## 71 9.875000
## 72 10.263158
## 73 10.868421
## 74 8.289474
## 75 11.410256
## 76 9.450000
## 77 10.384615
## 78 10.102564
## 79 8.842105
## 80 9.868421
## 81 9.270270
## 82 10.486486
## 83 10.769231
## 84 10.974359
## 85 10.842105
## 86 11.000000
## 87 10.000000
## 88 9.717949
## 89 10.631579
## 90 10.205128
## 91 9.973684
## 92 9.486486
## 93 11.297297
## 94 10.842105
## 95 11.105263
## 96 10.447368
## 97 10.631579
## 98 8.900000
## 99 10.615385
## 100 11.128205
## 101 9.923077
## 102 10.153846
## 103 10.538462
## 104 11.157895
## 105 10.051282
## 106 10.473684
## 107 10.512821
## 108 10.473684
## 109 10.783784
## 110 9.236842
## 111 10.105263
## 112 10.256410
## 113 10.641026
## 114 10.055556
## 115 9.538462
## 116 11.526316
## 117 11.789474
## 118 10.736842
## 119 10.216216
## 120 9.052632
## 121 10.552632
## 122 10.307692
## 123 10.815789
## 124 10.500000
## 125 9.384615
## 126 10.051282
## 127 10.325000
## 128 9.864865
## 129 8.486486
## 130 10.578947
## 131 9.256410
## 132 9.552632
## 133 8.421053
## 134 9.972973
## 135 11.552632
## 136 10.461538
## 137 10.256410
## 138 10.052632
## 139 9.589744
## 140 10.692308
## 141 10.189189
## 142 9.948718
## 143 10.487179
## 144 8.461538
## 145 9.842105
## 146 11.921053
## 147 11.153846
## 148 11.368421
## 149 9.702703
## 150 10.736842
## 151 8.918919
## 152 10.350000
## 153 9.825000
## 154 9.974359
## 155 9.564103
## 156 10.631579
## 157 11.384615
## 158 9.210526
## 159 10.243243
## 160 10.324324
## 161 10.894737
## 162 8.775000
## 163 9.000000
## 164 9.450000
## 165 10.789474
## 166 11.052632
## 167 10.435897
## 168 9.600000
## 169 10.256410
## 170 10.815789
## 171 10.648649
## 172 10.500000
## 173 10.743590
## 174 11.000000
## 175 10.864865
## 176 10.641026
## 177 9.684211
## 178 9.729730
## 179 12.410256
## 180 10.578947
## 181 11.108108
## 182 9.621622
## 183 9.800000
## 184 10.000000
## 185 10.675676
## 186 10.564103
## 187 10.513514
## 188 10.102564
## 189 10.184211
## 190 10.875000
## 191 9.153846
## 192 10.135135
## 193 9.871795
## 194 11.153846
## 195 9.054054
## 196 11.435897
## 197 9.083333
## 198 9.974359
## 199 9.775000
## 200 10.575000
## 201 9.333333
## 202 9.789474
## 203 10.078947
## 204 10.083333
## 205 10.400000
## 206 10.384615
## 207 11.871795
## 208 10.410256
## 209 10.394737
## 210 9.194444
## 211 8.300000
## 212 9.897436
## 213 10.605263
## 214 11.868421
## 215 10.900000
## 216 9.900000
## 217 10.375000
## 218 10.394737
## 219 9.394737
## 220 9.184211
## 221 10.923077
## 222 9.736842
## 223 10.162162
## 224 10.166667
## 225 10.921053
## 226 11.051282
## 227 10.333333
## 228 9.717949
## 229 9.743590
## 230 11.125000
## 231 9.394737
## 232 11.657895
## 233 10.368421
## 234 12.648649
## 235 8.769231
## 236 11.027027
## 237 10.921053
## 238 10.526316
## 239 9.487179
## 240 10.078947
## 241 9.166667
## 242 8.513514
## 243 8.783784
## 244 9.384615
## 245 10.384615
## 246 11.666667
## 247 8.684211
## 248 9.864865
## 249 9.400000
## 250 11.297297
## 251 10.027778
## 252 9.820513
## 253 10.725000
## 254 9.725000
## 255 10.648649
## 256 10.875000
## 257 9.921053
## 258 10.052632
## 259 10.973684
## 260 11.157895
## 261 9.051282
## 262 9.842105
## 263 11.102564
## 264 10.717949
## 265 10.725000
## 266 11.775000
## 267 11.461538
## 268 10.631579
## 269 11.205128
## 270 9.250000
## 271 9.894737
## 272 10.684211
## 273 11.657895
## 274 10.025641
## 275 10.594595
## 276 10.368421
## 277 9.263158
## 278 10.315789
## 279 9.222222
## 280 11.589744
## 281 10.789474
## 282 10.256410
## 283 10.081081
## 284 11.179487
## 285 10.513514
## 286 9.461538
## 287 9.625000
## 288 11.307692
## 289 10.526316
## 290 9.638889
## 291 11.923077
## 292 10.000000
## 293 9.578947
## 294 9.605263
## 295 11.384615
## 296 9.815789
## 297 12.105263
## 298 8.500000
## 299 10.282051
## 300 10.540541
## 301 10.230769
## 302 9.410256
## 303 10.692308
## 304 11.769231
## 305 10.589744
## 306 10.578947
## 307 10.421053
## 308 9.421053
## 309 9.000000
## 310 10.923077
## 311 9.692308
## 312 10.051282
## 313 9.894737
## 314 9.000000
## 315 11.825000
## 316 10.351351
## 317 11.153846
## 318 9.842105
## 319 10.717949
## 320 9.307692
## 321 10.157895
## 322 9.184211
## 323 9.794872
## 324 10.589744
## 325 8.945946
## 326 9.052632
## 327 9.615385
## 328 10.945946
## 329 10.945946
## 330 10.358974
## 331 11.594595
## 332 9.578947
## 333 12.000000
## 334 11.842105
## 335 10.179487
## 336 11.717949
## 337 11.435897
## 338 9.500000
## 339 10.175000
## 340 9.868421
## 341 9.625000
## 342 9.432432
## 343 10.615385
## 344 11.589744
## 345 10.200000
## 346 10.810811
## 347 9.868421
## 348 9.675676
## 349 10.756757
## 350 10.236842
## 351 10.657895
## 352 9.550000
## 353 9.500000
## 354 10.538462
## 355 10.512821
## 356 8.666667
## 357 10.611111
## 358 10.351351
## 359 9.894737
## 360 10.128205
## 361 10.500000
## 362 10.025641
## 363 10.447368
## 364 10.743590
## 365 9.459459
## 366 9.461538
## 367 9.794872
## 368 10.763158
## 369 11.405405
## 370 9.750000
## 371 10.368421
## 372 10.051282
## 373 10.487179
## 374 9.375000
## 375 10.405405
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geom_histogram(aes(x=mean),fill="red")## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
The 10000 values represents the mean of a group of 40 respondents that said no.
No_data <- SOC333_NSDUH_2016 %>%
filter(heroin_month =="No")
sample(No_data$k6score,40) %>%
mean()## [1] NA replicate(10000,sample(No_data$k6score,40)%>%mean(na.rm= TRUE)) %>%
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## 9759 4.500000
## 9760 3.555556
## 9761 5.000000
## 9762 4.470588
## 9763 4.812500
## 9764 4.965517
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## 9769 3.433333
## 9770 5.370370
## 9771 4.600000
## 9772 3.812500
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## 9775 3.424242
## 9776 4.181818
## 9777 4.096774
## 9778 4.538462
## 9779 5.264706
## 9780 3.558824
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## 9782 4.100000
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## 9786 3.200000
## 9787 4.906250
## 9788 3.931034
## 9789 4.233333
## 9790 4.117647
## 9791 5.566667
## 9792 3.448276
## 9793 3.388889
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## 9796 4.346154
## 9797 5.354839
## 9798 4.206897
## 9799 4.448276
## 9800 5.137931
## 9801 4.387097
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## 9803 5.218750
## 9804 4.588235
## 9805 3.878788
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## 9810 4.466667
## 9811 3.875000
## 9812 3.193548
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## 9827 4.033333
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## 9829 5.111111
## 9830 5.250000
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## 9834 4.900000
## 9835 4.657895
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## 9839 4.266667
## 9840 4.400000
## 9841 2.843750
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## 9843 4.857143
## 9844 3.766667
## 9845 5.040000
## 9846 4.137931
## 9847 3.300000
## 9848 4.888889
## 9849 4.451613
## 9850 6.250000
## 9851 3.911765
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## 9853 2.906250
## 9854 5.071429
## 9855 3.964286
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## 9858 3.700000
## 9859 4.323529
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## 9861 3.750000
## 9862 4.735294
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## 9864 4.727273
## 9865 3.214286
## 9866 4.074074
## 9867 4.100000
## 9868 5.700000
## 9869 5.000000
## 9870 3.230769
## 9871 5.300000
## 9872 5.233333
## 9873 4.000000
## 9874 4.366667
## 9875 3.965517
## 9876 3.678571
## 9877 6.233333
## 9878 3.944444
## 9879 4.392857
## 9880 4.300000
## 9881 3.433333
## 9882 3.281250
## 9883 2.208333
## 9884 3.300000
## 9885 2.689655
## 9886 4.281250
## 9887 4.062500
## 9888 4.933333
## 9889 4.151515
## 9890 5.794118
## 9891 6.060606
## 9892 3.757576
## 9893 4.705882
## 9894 5.129032
## 9895 3.468750
## 9896 3.360000
## 9897 4.821429
## 9898 4.147059
## 9899 4.233333
## 9900 4.074074
## 9901 3.258065
## 9902 6.259259
## 9903 3.000000
## 9904 4.709677
## 9905 4.838710
## 9906 3.458333
## 9907 7.666667
## 9908 5.034483
## 9909 4.148148
## 9910 4.433333
## 9911 5.750000
## 9912 6.031250
## 9913 5.580645
## 9914 4.400000
## 9915 4.296296
## 9916 3.724138
## 9917 4.343750
## 9918 5.466667
## 9919 6.444444
## 9920 3.032258
## 9921 5.520000
## 9922 4.714286
## 9923 4.600000
## 9924 4.806452
## 9925 4.100000
## 9926 3.212121
## 9927 4.571429
## 9928 4.121212
## 9929 4.857143
## 9930 6.100000
## 9931 4.793103
## 9932 2.576923
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## 9934 4.178571
## 9935 4.516129
## 9936 5.206897
## 9937 3.774194
## 9938 5.062500
## 9939 4.925926
## 9940 3.827586
## 9941 4.580645
## 9942 2.892857
## 9943 4.379310
## 9944 5.588235
## 9945 5.058824
## 9946 3.933333
## 9947 5.727273
## 9948 4.333333
## 9949 3.387097
## 9950 4.806452
## 9951 3.300000
## 9952 4.466667
## 9953 3.708333
## 9954 4.838710
## 9955 3.750000
## 9956 3.793103
## 9957 4.758621
## 9958 4.303030
## 9959 3.843750
## 9960 4.000000
## 9961 3.961538
## 9962 4.848485
## 9963 3.882353
## 9964 5.153846
## 9965 6.758621
## 9966 3.968750
## 9967 6.161290
## 9968 4.812500
## 9969 4.066667
## 9970 5.838710
## 9971 4.750000
## 9972 3.903226
## 9973 3.964286
## 9974 3.571429
## 9975 5.310345
## 9976 4.062500
## 9977 4.400000
## 9978 4.750000
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## 9980 4.892857
## 9981 4.533333
## 9982 4.878788
## 9983 3.280000
## 9984 4.515152
## 9985 4.896552
## 9986 6.100000
## 9987 5.433333
## 9988 5.411765
## 9989 4.076923
## 9990 3.965517
## 9991 2.413793
## 9992 3.967742
## 9993 5.064516
## 9994 4.838710
## 9995 4.551724
## 9996 3.833333
## 9997 4.483871
## 9998 5.294118
## 9999 4.741935
## 10000 6.206897No_data <- SOC333_NSDUH_2016 %>%
filter(heroin_month =="No")
sample(No_data$k6score,40) %>%
mean()## [1] NA replicate(10000,sample(No_data$k6score,40)%>%mean(na.rm= TRUE)) %>%
data.frame() %>%
rename("mean"=1) %>%
ggplot()+
geom_histogram(aes(x=mean),fill="blue")## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
#T-test
Newdata <- SOC333_NSDUH_2016%>%
filter(heroin_month %in% c("Yes","No"))
t.test(k6score~heroin_month, data = Newdata)##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: k6score by heroin_month
## t = -8.7468, df = 89.21, p-value = 1.234e-13
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -7.112566 -4.479346
## sample estimates:
## mean in group No mean in group Yes
## 4.415155 10.211111The p-value identifies the scientific notation as 1.234e-13 which means that there is a statistically significant difference between respondents to said yes and those who said no to heorin use. Respondents that said yes to heroin use are more likely to be at risk of serious mental illness than those to respondend no.