rezultati <- read.table("/cloud/project/Izpitno gradivo/IZREDNI - 2. kolokvij - 29. 6. 2022/Rezultati_K2_29062022.csv", header=TRUE, sep=";", dec=",")
rezultati <- rezultati[1:38, ]
Dodatna obvestila
1. Najvišji dosežen rezultat na 2. kolokviju je bil 90 %, zato je
vsak dobil bonus 10 %.
2. Rezultat obeh kolokvijev se prišteje rezultatu na izpitnem roku
(max 70 točk). Ocena je določena po lestvici, objavljeni na uvodnem
predavanju. Če se študent iz opravičljivih razlogov ni mogel udeležiti
rednih rokov kolokvijev, se ob ustreznih dokazilih lahko udeleži
nadomestnega roka v soboto 3. 9. 2022. Rezultat se upošteva šele na
septembrskih rokih.
3. Obvestilo za študente, ki imajo metodologijo že opravljeno:
Izpitu (max 70 točk) se prišteje rezultat 2. kolokvija, kjer vsak
pravilni odgovor šteje 3 točke (v stolpcu K2_točke si rezultat pomnožite
z 2). Za določitev ocene se nato upošteva lestvico, objavljeno na
uvodnem predavanju (vsaj 55,5 % za pozitivno oceno iz statističnih
metod).
Kolokvij 2, 29. 6. 2022 (možnih 15 točk (z upoštevanim bonusom v
višini 1,5 točke))
library(psych)
psych::describe(rezultati$K2_točke)
## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1 1 38 10.07 2.98 9 9.98 4.45 6 15 9 0.09 -1.3 0.48
library(sjmisc)
frq(rezultati$K2_točke)
## x <numeric>
## # total N=38 valid N=38 mean=10.07 sd=2.98
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## -------------------------------------
## 6.00 | 8 | 21.05 | 21.05 | 21.05
## 7.50 | 2 | 5.26 | 5.26 | 26.32
## 9.00 | 10 | 26.32 | 26.32 | 52.63
## 10.50 | 4 | 10.53 | 10.53 | 63.16
## 12.00 | 4 | 10.53 | 10.53 | 73.68
## 13.50 | 7 | 18.42 | 18.42 | 92.11
## 15.00 | 3 | 7.89 | 7.89 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>
K1 in K2 skupaj (možnih 30 točk)
library(psych)
psych::describe(rezultati$Kolokvija_skupaj)
## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
## X1 1 36 21.44 4.97 21.25 21.48 7.78 13 30 17 -0.08 -1.46 0.83
rezultati$Kolokvija_točke <- round(rezultati$Kolokvija_skupaj, 1)
rezultati$K1_točke <- round(rezultati$K1_točke, 0)
rezultati$K2_točke <- round(rezultati$K2_točke, 1)
hist(rezultati$Kolokvija_točke,
main = "Porazdelitev točk na obeh kolokvijih skupaj",
xlab = "Točke")
library(sjmisc)
frq(rezultati$Kolokvija_točke)
## x <numeric>
## # total N=38 valid N=36 mean=21.44 sd=4.97
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## ------------------------------------
## 13.00 | 1 | 2.63 | 2.78 | 2.78
## 14.00 | 1 | 2.63 | 2.78 | 5.56
## 15.00 | 3 | 7.89 | 8.33 | 13.89
## 16.00 | 5 | 13.16 | 13.89 | 27.78
## 16.50 | 1 | 2.63 | 2.78 | 30.56
## 18.50 | 1 | 2.63 | 2.78 | 33.33
## 19.00 | 1 | 2.63 | 2.78 | 36.11
## 19.50 | 1 | 2.63 | 2.78 | 38.89
## 20.00 | 2 | 5.26 | 5.56 | 44.44
## 21.00 | 2 | 5.26 | 5.56 | 50.00
## 21.50 | 1 | 2.63 | 2.78 | 52.78
## 23.00 | 1 | 2.63 | 2.78 | 55.56
## 23.50 | 1 | 2.63 | 2.78 | 58.33
## 24.00 | 3 | 7.89 | 8.33 | 66.67
## 25.50 | 2 | 5.26 | 5.56 | 72.22
## 26.50 | 3 | 7.89 | 8.33 | 80.56
## 27.00 | 3 | 7.89 | 8.33 | 88.89
## 27.50 | 2 | 5.26 | 5.56 | 94.44
## 28.00 | 1 | 2.63 | 2.78 | 97.22
## 30.00 | 1 | 2.63 | 2.78 | 100.00
## <NA> | 2 | 5.26 | <NA> | <NA>
library(car)
## Loading required package: carData
##
## Attaching package: 'car'
## The following object is masked from 'package:psych':
##
## logit
scatterplot(rezultati$K1_točke, rezultati$K2_točke,
smooth = FALSE)
cor(rezultati$K1_točke, rezultati$K2_točke,
use = "complete.obs",
method = "pearson")
## [1] 0.5087651
Rezultati
print(rezultati[c(1, 7, 8, 9)])
## Vpisnaštevilka K1_točke K2_točke Kolokvija_skupaj
## 1 19240155 15 15.0 30.0
## 2 19186051 13 15.0 28.0
## 3 19202591 12 15.0 27.0
## 4 19577395 14 13.5 27.5
## 5 19832460 14 13.5 27.5
## 6 19211868 13 13.5 26.5
## 7 19593244 13 13.5 26.5
## 8 19201954 13 13.5 26.5
## 9 19124477 12 13.5 25.5
## 10 19591514 12 13.5 25.5
## 11 19136990 15 12.0 27.0
## 12 19184253 15 12.0 27.0
## 13 19545222 12 12.0 24.0
## 14 19212051 11 12.0 23.0
## 15 19592104 13 10.5 23.5
## 16 19204096 11 10.5 21.5
## 17 19589809 8 10.5 18.5
## 18 19494620 NA 10.5 NA
## 19 19995155 15 9.0 24.0
## 20 19495555 15 9.0 24.0
## 21 19590767 12 9.0 21.0
## 22 19172101 12 9.0 21.0
## 23 19765336 11 9.0 20.0
## 24 19160824 11 9.0 20.0
## 25 19589285 7 9.0 16.0
## 26 19560720 6 9.0 15.0
## 27 19590259 4 9.0 13.0
## 28 19239328 NA 9.0 NA
## 29 19246670 12 7.5 19.5
## 30 19130260 9 7.5 16.5
## 31 19592502 13 6.0 19.0
## 32 19433949 10 6.0 16.0
## 33 19133434 10 6.0 16.0
## 34 19130852 10 6.0 16.0
## 35 19435056 10 6.0 16.0
## 36 19590840 9 6.0 15.0
## 37 19592146 9 6.0 15.0
## 38 19593113 8 6.0 14.0