Hesabat_22_11
T.Tariyel
2022-11-12
Biz burada 2022-ci il, XI siniflərin DİM tərəfindən keçirilən buraxılış imtahanlarının nəticələrininə müxtəlif aspektlərdən baxacayıq. Bu aspektlərə daxildir: hər bir fəndən təklif olunan testlərin və onların alt testlərinin (qapalı sualların əmələ qətirdiyi testlər, yazılı sualların əmələ gətirdiyi testlər və xüsusi hal kimı, riyaziyyatdan açıq kodlaşan sualların əmələ gətirdiyi alt testlər) cəm ballarının tezliklərinin paylanması, bu paylanmaların müxtəlif növ diaqramlarda müqayisəli şəkildə təqdimi. Bildiyiniz kimi, buraxılış imtahanlarının nəticələrinin (bir-birləri ilə qismən müqayısə edilməsi məqsədilə) ilkin çiy balları, 100-ballıq şkalaya qətirilir. Və nəticələr imtahan verənlərə və digər maraqlı tərəflərə məhz, bu şkalada elan edilir. Lakin, o da məlumdur ki, nəticələrin eyni bir şkalaya gətirilməsi və müxtəlif fənlərdən olan balların bu şkalada müqayisə olunması ilkin çiy balların qismən identik (prosentillərinin təxminən eyni olması) olmasını tələb edir. Bu isə bizim burxılış imtahanlarda heç də belə deyil. Ana dilindən imtahanların ilkin nəticələrində çiy balların paylanma tezlikləri qismən normal paylanmaya yaxın olduğu halda, ingilis dilində bu tezliklərin paylanması sağa, riyaziyyatdan olan nəticələrdə isə həddindən çox sağa sürüşmüş vəziyyətdədir. DİM tərəfində tətbiq edilən 100-ballıq şkalaya çevrilmə xətti çevrilmə olduğundan nəticələrin paylanma xüsusiyyətləri yeni şkalada da olduğu kimi qalmışdır. Hesabatda həm də hər üç fəndən 100 ballıq şkalada verilmiş imtahan nəticələrı beş müxtəlif kateqoriyaya (“Çox_pis”, “Pis”, “Orta”, “Yaxşı”, “Əla”) bölünərək, daha çox beynəlxalq qiymətləndirmələrdə qarşılaşdığımız və Lakert şkalalarının təhlillərində geniş istifadə olunan təqdimat növündən istifadə edilərək təhlillər aparılmışdır
setwd("~/Desktop/Bur-2022/Bur_22_11")Lazım olacaq paketlər
library(tidyverse)
library(readxl)
library(data.table)
library(scales)
library(purrr)
library(gridExtra)
library(waffle)
library(psych)
library(likert)
library(purrr)
library(vtable)
library(moments)
library(DT)Uzununa və eninə düzəldilmiş datalar
Biz, 2022-ci ildə XI siniflərin buraxılış imtahanlarının nəticələrini özündə əks etdirən iki müxtəlif formatda düzəltdiyimiz datalardan istifadə edəcəyik. Bunlardan biri- DF_ARX- uzununa, digəri isə DF_An_Riy_Xar- eninə düzəldilmiş datalardır. Bu iki datada eyni məlumatlar müxtəlif formatlarda verilmişdir. Bunlar üç fəndən aparılan buraxılış imtahanlarından (Ana dili, riyaziyyat və ingilis dili) bütöv testin və onların alt testlərin ümumimi nəticələridir.
Uzununa datada fənlər üzrə imtahan nəticələri alt-alta, eninə testdə isə yan-yana verilmişdir.
Məlumatların bu iki müxtəlif formatda verilməsi, müxtəlif statistik təhlillərin və təqdimat növlərinin tətbiqi tələblərindən irəli gəlir.
Datalardakı sütünların adlarının izahı
“id”- İmtahan verən şagirdin sıra nömrəsi, başqa sözlə, bizim üçün şagirdin identifikasiyası. Yəni, XI siniflərin buraxılış imtahanlarında iştirak edən hər bir şagirdə uyğun onun sıra nömrəsi vardır ki, biz ondan istifadə edərək bir kitabçadan istifadə olunaraq imtahan verən konkret şagirdi müəyyən edə bilərik.
“Bölgə”-şagirdin imtahan verdiyi bölgə;
“Məktəbi”- şagirdin oxuduğu məktəb;
“Cins”- şagirdin cinsi (burada “K”-kişi, “Q”-qadın kimi işarə edilmişdir);
“Bölmə”- şagird hansı bölmə üzrə imtahan verdiyini bildirir;
“Fənn”- şağirdin imtahan verdiyi fənnin adıdır;
“İmtahan verilən xarici dil”- şagir xarici dil kimi hansı fəndən imtahan vermişdir (Biz yalnız ingilis dilindən imtahan verən şagirdlərin nəticələrinə baxırıq);
“Variant”- şagir imtahanı hansı variant üzrə vermişdir;
“Cəm_T”- hər hansı bir fəndən tam test üzrə cəm bal;
“Cəm_T_100”- hər hansı bir fəndən tam test üzrə cəm balın 100-ballıq şkalaya çevrilməsindən alınan bal;
“Cəm_Q”- hər hansı bir fəndən qapalı suallar üzrə cəm bal;
“Cəm_Y”- hər hansı bir fəndən yazılı suallar üzrə cəm bal;
“A_Cəm”- eninə datada ana dilindən cəm bal;
“A_Cəm_100”- eninə datada ana dilindən cəm balın 100-ballıq şkalaya çevrilməsindən sonra alınan bal;
“A_Cəm_Q”- eninə datada ana dilindən qapalı suallar üzrə cəm bal;
“A_Cəm_Y”- eninə datada ana dilindən yazılı suallar üzrə cəm bal.
Riyaziyyata aid dəyişənlərdə “A”, “R”-lə, İngilis dilinə aid dəyişənlərdə “A”, “İ”-lə əvəz edilir.
Uzununa datanın yüklənməsi və 100 ballıq şkalada cəm balların səviyyələrə bölünməsi
## tibble [83,782 × 13] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ id : num [1:83782] 101 149 202 228 236 244 289 292 301 309 ...
## $ Bölgə : chr [1:83782] "Bakı şəhəri" "Ağdaş rayonu" "Gəncə şəhəri" "Bakı şəhəri" ...
## $ Məktəbi : chr [1:83782] "45 saylı orta məktəb" "Şəhər orta məktəbi -M.İsayev adına" "28 saylı şəhər orta məktəbi" "222 saylı orta məktəb -F.Qədimov adına" ...
## $ Cins : chr [1:83782] "K" "K" "Q" "K" ...
## $ Bölmə : chr [1:83782] "Az" "Az" "Az" "Az" ...
## $ Fənn : chr [1:83782] "Ana dili" "Ana dili" "Ana dili" "Ana dili" ...
## $ Xar_dil : num [1:83782] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ Variant : num [1:83782] 111201 111201 111201 111201 111201 ...
## $ Cəm_T : num [1:83782] 14 21 5 30 22 18 31 34 12 17 ...
## $ Cəm_T_100: num [1:83782] 31.8 47.7 11.4 68.2 50 ...
## $ Cəm_Q : num [1:83782] 6 11 5 14 12 10 17 19 7 9 ...
## $ Cəm_Y : num [1:83782] 8 10 0 16 10 8 14 15 5 8 ...
## $ Seviyye : chr [1:83782] "Pis" "Orta" "Çox_pis" "Yaxşı" ...## tibble [83,782 × 13] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ id : num [1:83782] 101 149 202 228 236 244 289 292 301 309 ...
## $ Bölgə : chr [1:83782] "Bakı şəhəri" "Ağdaş rayonu" "Gəncə şəhəri" "Bakı şəhəri" ...
## $ Məktəbi : chr [1:83782] "45 saylı orta məktəb" "Şəhər orta məktəbi -M.İsayev adına" "28 saylı şəhər orta məktəbi" "222 saylı orta məktəb -F.Qədimov adına" ...
## $ Cins : chr [1:83782] "K" "K" "Q" "K" ...
## $ Bölmə : chr [1:83782] "Az" "Az" "Az" "Az" ...
## $ Fənn : chr [1:83782] "Riyaziyyat" "Riyaziyyat" "Riyaziyyat" "Riyaziyyat" ...
## $ Xar_dil : num [1:83782] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ Variant : num [1:83782] 111301 111301 111301 111301 111301 ...
## $ Cəm_T : num [1:83782] 2 5 1 10 14 1 34 35 5 4 ...
## $ Cəm_T_100: num [1:83782] 5.41 13.51 2.7 27.03 37.84 ...
## $ Cəm_Q : num [1:83782] 2 5 1 9 10 1 12 13 5 4 ...
## $ Cəm_Y : num [1:83782] 0 0 0 0 3 0 14 14 0 0 ...
## $ Seviyye : chr [1:83782] "Çox_pis" "Çox_pis" "Çox_pis" "Pis" ...## tibble [72,105 × 13] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ id : num [1:72105] 101 149 202 228 236 244 289 292 301 309 ...
## $ Bölgə : chr [1:72105] "Bakı şəhəri" "Ağdaş rayonu" "Gəncə şəhəri" "Bakı şəhəri" ...
## $ Məktəbi : chr [1:72105] "45 saylı orta məktəb" "Şəhər orta məktəbi -M.İsayev adına" "28 saylı şəhər orta məktəbi" "222 saylı orta məktəb -F.Qədimov adına" ...
## $ Cins : chr [1:72105] "K" "K" "Q" "K" ...
## $ Bölmə : chr [1:72105] "Az" "Az" "Az" "Az" ...
## $ Fənn : chr [1:72105] "Xarici dil" "Xarici dil" "Xarici dil" "Xarici dil" ...
## $ Xar_dil : chr [1:72105] "Ingilis" "Ingilis" "Ingilis" "Ingilis" ...
## $ Variant : num [1:72105] 111111 111111 111111 111111 111111 ...
## $ Cəm_T : num [1:72105] 11 15 7 10 23 11 35 33 6 7 ...
## $ Cəm_T_100: num [1:72105] 29.7 40.5 18.9 27 62.2 ...
## $ Cəm_Q : num [1:72105] 11 15 7 9 17 11 23 22 6 7 ...
## $ Cəm_Y : num [1:72105] 0 0 0 1 6 0 12 11 0 0 ...
## $ Seviyye : chr [1:72105] "Pis" "Orta" "Çox_pis" "Pis" ...## tibble [239,669 × 13] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ id : num [1:239669] 101 149 202 228 236 244 289 292 301 309 ...
## $ Bölgə : chr [1:239669] "Bakı şəhəri" "Ağdaş rayonu" "Gəncə şəhəri" "Bakı şəhəri" ...
## $ Məktəbi : chr [1:239669] "45 saylı orta məktəb" "Şəhər orta məktəbi -M.İsayev adına" "28 saylı şəhər orta məktəbi" "222 saylı orta məktəb -F.Qədimov adına" ...
## $ Cins : chr [1:239669] "K" "K" "Q" "K" ...
## $ Bölmə : chr [1:239669] "Az" "Az" "Az" "Az" ...
## $ Fənn : chr [1:239669] "Ana dili" "Ana dili" "Ana dili" "Ana dili" ...
## $ Xar_dil : chr [1:239669] "0" "0" "0" "0" ...
## $ Variant : num [1:239669] 111201 111201 111201 111201 111201 ...
## $ Cəm_T : num [1:239669] 14 21 5 30 22 18 31 34 12 17 ...
## $ Cəm_T_100: num [1:239669] 31.8 47.7 11.4 68.2 50 ...
## $ Cəm_Q : num [1:239669] 6 11 5 14 12 10 17 19 7 9 ...
## $ Cəm_Y : num [1:239669] 8 10 0 16 10 8 14 15 5 8 ...
## $ Seviyye : chr [1:239669] "Pis" "Orta" "Çox_pis" "Yaxşı" ...Eninə datanın yüklənməsi
## [1] 72105 22## [1] "id" "Bölgə" "Məktəbi" "Cinsi" "Bölmə" "Fənn"
## [7] "Var_Ana" "A_Cəm" "A_Cəm_100" "A_Cəm_Q" "A_Cəm_Y" "R_Cəm"
## [13] "R_Cəm_100" "R_Cəm_Q" "R_Cəm_Y" "I_Cəm" "I_Cəm_100" "I_Cəm_Q"
## [19] "I_Cəm_Y" "Cəm" "Cəm_Q" "Cəm_Y"## spc_tbl_ [72,105 × 22] (S3: spec_tbl_df/tbl_df/tbl/data.frame)
## $ id : num [1:72105] 101 149 202 228 236 244 289 292 301 309 ...
## $ Bölgə : chr [1:72105] "Bakı şəhəri" "Ağdaş rayonu" "Gəncə şəhəri" "Bakı şəhəri" ...
## $ Məktəbi : chr [1:72105] "45 saylı orta məktəb" "Şəhər orta məktəbi -M.İsayev adına" "28 saylı şəhər orta məktəbi" "222 saylı orta məktəb -F.Qədimov adına" ...
## $ Cinsi : chr [1:72105] "K" "K" "Q" "K" ...
## $ Bölmə : chr [1:72105] "Az" "Az" "Az" "Az" ...
## $ Fənn : chr [1:72105] "Ana dili" "Ana dili" "Ana dili" "Ana dili" ...
## $ Var_Ana : num [1:72105] 111201 111201 111201 111201 111201 ...
## $ A_Cəm : num [1:72105] 14 21 5 30 22 18 31 34 12 17 ...
## $ A_Cəm_100: num [1:72105] 31.8 47.7 11.4 68.2 50 ...
## $ A_Cəm_Q : num [1:72105] 6 11 5 14 12 10 17 19 7 9 ...
## $ A_Cəm_Y : num [1:72105] 8 10 0 16 10 8 14 15 5 8 ...
## $ R_Cəm : num [1:72105] 2 5 1 10 14 1 34 35 5 4 ...
## $ R_Cəm_100: num [1:72105] 5.41 13.51 2.7 27.03 37.84 ...
## $ R_Cəm_Q : num [1:72105] 2 5 1 9 10 1 12 13 5 4 ...
## $ R_Cəm_Y : num [1:72105] 0 0 0 0 3 0 14 14 0 0 ...
## $ I_Cəm : num [1:72105] 11 15 7 10 23 11 35 33 6 7 ...
## $ I_Cəm_100: num [1:72105] 29.7 40.5 18.9 27 62.2 ...
## $ I_Cəm_Q : num [1:72105] 11 15 7 9 17 11 23 22 6 7 ...
## $ I_Cəm_Y : num [1:72105] 0 0 0 1 6 0 12 11 0 0 ...
## $ Cəm : num [1:72105] 27 41 13 50 59 30 100 102 23 28 ...
## $ Cəm_Q : num [1:72105] 19 31 13 32 39 22 52 54 18 20 ...
## $ Cəm_Y : num [1:72105] 8 10 0 17 19 8 40 40 5 8 ...
## - attr(*, "spec")=
## .. cols(
## .. id = col_double(),
## .. Bölgə = col_character(),
## .. Məktəbi = col_character(),
## .. Cinsi = col_character(),
## .. Bölmə = col_character(),
## .. Fənn = col_character(),
## .. Var_Ana = col_double(),
## .. A_Cəm = col_double(),
## .. A_Cəm_100 = col_double(),
## .. A_Cəm_Q = col_double(),
## .. A_Cəm_Y = col_double(),
## .. R_Cəm = col_double(),
## .. R_Cəm_100 = col_double(),
## .. R_Cəm_Q = col_double(),
## .. R_Cəm_Y = col_double(),
## .. I_Cəm = col_double(),
## .. I_Cəm_100 = col_double(),
## .. I_Cəm_Q = col_double(),
## .. I_Cəm_Y = col_double(),
## .. Cəm = col_double(),
## .. Cəm_Q = col_double(),
## .. Cəm_Y = col_double()
## .. )
## - attr(*, "problems")=<externalptr>2022-ci il XI siniflərin buraxılış imtahanlarında fənlər üzrə nəticələrinə baxılan iştirakçıların sayı
## [1] 239669 13##
## Ana dili Riyaziyyat Xarici dil
## 83782 83782 72105Bu uzununa datada ana dili və riyaziyyatdan 83782-şagirdə aid nəticələr, ingilis dilindən isə 72105-şagirdə aid nəticələr verilmişdir. Ana dili və riyaziyyatdan imtahan verən lakin, ingilis dilində olmayanlar, digər dillərdən imtahan verən şagirdlərdir (11677-şagird)
2022-ci il XI siniflərin buraxılış imtahanlarında cəm balların fənlər üzrə paylanmasının bığlı qutu təsviri
bp <- ggplot(DF, aes(x= factor(Fənn), y = Cəm_T, fill = Fənn)) +
geom_boxplot() +
labs(title="2022-ci ildə XI siniflərin cəm ballarının fənlər üzrə paylanması",
x="Fənlər", y = "Cəm ballar")
bp + theme_classic() 
2022-ci il XI siniflərin buraxılış imtahanlarında cəm balların fənlər üzrə paylanmasının sıxlıq qrafiki
theme_set(theme_classic())
G2 <- ggplot(DF, aes(Cəm_T))
G2 + geom_density(aes(fill= factor(Fənn), alpha=0.8)) +
labs(title = "Cəm balların fənlər üzrə paylanmasının sıxlıq qrafiki", x="Fənlər üzrə ümumi ballar")
2022-ci il buraxılış imtahanlarında qapalı suallar üzrə cəm balların fənlər üzrə paylanmasının bığlı qutu təsviri
bp <- ggplot(DF, aes(x= factor(Fənn), y = Cəm_Q, fill = Fənn)) +
geom_boxplot() +
labs(title="2022-ci il XI siniflərin qapalı suallar üzrə cəm balların fənlər üzrə paylanması",
x="Fənlər", y = "Qapalı suallar üzrə cəm ballar")
bp + theme_classic() 
2022-ci il XI siniflərin buraxılış imtahanlarında qapalı suallar üzrə cəm balların fənlər üzrə paylanmasının sıxlıq qrafiki
theme_set(theme_classic())
G2 <- ggplot(DF, aes(Cəm_Q))
G2 + geom_density(aes(fill= factor(Fənn), alpha=0.8)) +
labs(title = "Qapalı suallar üzrə cəm balların fənlər üzrə paylanmasının sıxlıq qrafiki", x="Qapalı suallar üzrə cəm ballar")
2022-ci il buraxılış imtahanlarında yazılı suallar üzrə cəm balların fənlər üzrə paylanmasının bığlı qutu təsviri
bp <- ggplot(DF, aes(x= factor(Fənn), y = Cəm_Y, fill = Fənn)) +
geom_boxplot() +
labs(title="2022-ci il XI siniflərin açıq suallar üzrə cəm balların fənlər üzrə paylanması",
x="Fənlər", y = "Açıq suallar üzrə cəm ballar")
bp + theme_classic() 
2022-ci il XI siniflərin buraxılış imtahanlarında yazılı suallar üzrə cəm balların fənlər üzrə paylanmasının sıxlıq qrafiki
theme_set(theme_classic())
G2 <- ggplot(DF, aes(Cəm_Y))
G2 + geom_density(aes(fill= factor(Fənn), alpha=0.8)) +
labs(title = "Yazılı suallar üzrə cəm balların fənlər üzrə paylanmasının sıxlıq qrafiki", x="Yazılı suallar üzrə cəm ballar")
Fənlər üzrə cəm balların oğlan və qızlara görə paylanması
bp <- ggplot(DF, aes(x= factor(Fənn), y = Cəm_T, fill = Cins)) +
geom_boxplot() +
labs(title="2022-ci il XI siniflər üzrə cəm balların fənlər üzrə cinsə görə paylanması",
x="Fənlər", y = "Cəm ballar")
bp + theme_classic() 
XI siniflərdə qapalı suallar üzrə cəm balların oğlan və qızlara görə paylanması
bp <- ggplot(DF, aes(x= factor(Fənn), y = Cəm_Q, fill = Cins)) +
geom_boxplot() +
labs(title="Qapalı suallar üzrə cəm balların fənlər üzrə cinsə görə paylanması",
x="Fənlər", y = "Cəm ballar")
bp + theme_classic() 
XI siniflərdə fənlərdən yazılı suallar üzrə cəm balların oğlan və qızlara görə paylanması
bp <- ggplot(DF, aes(x= factor(Fənn), y = Cəm_Y, fill = Cins)) +
geom_boxplot() +
labs(title="Yazılı suallardan cəm balların fənlər üzrə cinsə görə paylanması",
x="Fənlər", y = "Cəm ballar")
bp + theme_classic() 
Eninə data
df <- DF_An_Riy_Xar
names(df)## [1] "id" "Bölgə" "Məktəbi" "Cinsi" "Bölmə" "Fənn"
## [7] "Var_Ana" "A_Cəm" "A_Cəm_100" "A_Cəm_Q" "A_Cəm_Y" "R_Cəm"
## [13] "R_Cəm_100" "R_Cəm_Q" "R_Cəm_Y" "I_Cəm" "I_Cəm_100" "I_Cəm_Q"
## [19] "I_Cəm_Y" "Cəm" "Cəm_Q" "Cəm_Y"dim(df)## [1] 72105 22Göründüyü kimi, bu eninə datada datada 72105 sətir vardır. Yəni, yuxarıdakı uzununa datadakı ingilis dilində imtahan verən şagirdlərin sayı qədər. Bu datada ingilis dilindən imtahan verən şagirdlər ana dili və riyaziyyatdan imtahan verən şagirdlər içərisindən seçilmiş və onların nəticələrinə bir yerdə baxılmışdır.
Fənlər üzrə ümumi nəticələr arasında əlaqə
Ana dilindən cəm ballar ilə riyaziyyatdan cəm ballar arasında korrelyasiya əmsalı və reqressiya xətti
cor(df$A_Cəm, df$R_Cəm) ## Korrelyasiya əmsalı## [1] 0.6805031ggplot(df,aes(x = A_Cəm, y = R_Cəm)) +
geom_point() + geom_smooth(method = 'lm') +
ggtitle("Ana dilindən cəm ballar ilə riyaziyyatdan cəm ballar arasında reqressiya") +
xlab("Ana dilindən cəm ballar") +
ylab("Riyaziyyatdan cəm ballar")
Ana dilindən cəm ballar ilə ingilis dilindən cəm ballar arasında korrelyasiya əmsalı və reqressiya xətti
cor(df$A_Cəm, df$I_Cəm) ## Korrelyasiya əmsalı## [1] 0.7741276ggplot(df,aes(x = A_Cəm, y = I_Cəm)) +
geom_point() + geom_smooth(method = 'lm') +
ggtitle("Ana dilindən cəm ballar ilə ingilis dilindən cəm ballar arasında reqressiya") +
xlab("Ana dilindən cəm ballar") +
ylab("İngilis cəm ballar")
Riyaziyyatdan cəm ballar ilə ingilis dilindən cəm ballar arasında korrelyasiya əmsalı və reqressiya xətti
cor(df$R_Cəm, df$I_Cəm) ## Korrelyasiya əmsalı## [1] 0.7404292ggplot(df, aes(x = R_Cəm, y = I_Cəm)) +
geom_point() + geom_smooth(method = 'lm') +
ggtitle("Riyaziyyatdan cəm ballar ilə ingilis dilindən cəm ballar arasında reqressiya") +
xlab("Riyaziyyatdan cəm ballar") +
ylab("İngilis dilindən cəm ballar")
Bölgələr üzrə təhlil
df_Bölgə <-df %>%
group_by(Bölgə) %>%
summarise(Sayı = n(),
Bal_A = round(mean(A_Cəm),2),
Bal_AQ = round(mean(A_Cəm_Q),2),
Bal_AY = round(mean(A_Cəm_Y),2),
Bal_R = round(mean(R_Cəm),2),
Bal_RQ = round(mean(R_Cəm_Q),2),
Bal_RY = round(mean(R_Cəm_Y),2),
Bal_I = round(mean(I_Cəm),2),
Bal_IQ = round(mean(I_Cəm_Q),2),
Bal_IY = round(mean(I_Cəm_Y),2),
Yekun = round(mean(Cəm),2),
Yekun_Q = round(mean(Cəm_Q),2),
Yekun_Y = round(mean(Cəm_Y),2)) Bölgələr üzrə fənlərincəm balları arasındakı korrelyasiya
cor(df_Bölgə$Bal_R,df_Bölgə$Bal_A) ## 0.8640072## [1] 0.8619554cor(df_Bölgə$Bal_I,df_Bölgə$Bal_A) ## 0.8040661## [1] 0.8066989cor(df_Bölgə$Bal_I,df_Bölgə$Bal_R) ## 0.8713575## [1] 0.8667525Bölgələr üzrə ana dilindən ümimi balla riyaziyyatdan ümumi bal arasında əlaqə
ggplot(df_Bölgə, aes(x = Bal_A, y = Bal_R,
size = Sayı)) +
geom_point(colour = "black")+
geom_smooth(method = 'lm')+
theme_minimal() +
labs(x = "Ana dilindən cəm ballar",
y = "Riyaziyyatdan cəm ballar",
title = "Cəm ballar arasında əlaqə")
Bölgələr üzrə ana dilindən ümimi balla İngilis dilıindən ümumi bal arasında əlaqə
ggplot(df_Bölgə, aes(x = Bal_A, y = Bal_I,
size = Sayı)) +
geom_point(colour = "red")+
geom_smooth(method = 'lm')+
theme_minimal() +
labs(x = "Ana dilindən cəm ballar",
y = "İngilis dilindən cəm ballar",
title = "Cəm ballar arasında əlaqə")
Bölgələr üzrə riyaziyyatdan ümimi balla İngilis dilıindən ümumi bal arasında əlaqə
ggplot(df_Bölgə, aes(x = Bal_R, y = Bal_I,
size = Sayı)) +
geom_point(colour = "blue")+
geom_smooth(method = 'lm')+
theme_minimal() +
labs(x = "Riyaziyyatdan cəm ballar",
y = "İngilis dilindən cəm ballar",
title = "Cəm ballar arasında əlaqə")
Aşağıdakı üç qrafikdə fənlər üzrə ümumi balların tezliklərinin paylanması bir çərçivədə verilmişdir.
par(mfrow = c(1,3))
hist(df$A_Cəm, main ="Ana dilindən cəm balların paylanması")
hist(df$R_Cəm, main ="Riyaziyyatdan cəm balların paylanması")
hist(df$I_Cəm, main ="İngilis dilindən cəm balların paylanması")
Aşağıdakı üç qrafikdə fənlər üzrə qapalı suallardan cəm balların tezliklərinin paylanması bir çərçivədə verilmişdir.
par(mfrow = c(1,3))
hist(df$A_Cəm_Q, main ="Ana dili qapalı suallar üzrə cəm balların paylanması")
hist(df$R_Cəm_Q, main ="Riyaziyyat qapalı suallar üzrə cəm balların paylanması")
hist(df$I_Cəm_Q, main ="İngilis dili qapalı suallar üzrə cəm balların paylanması")
Aşağıdakı üç qrafikdə fənlər üzrə yazılı suallardan cəm balların tezliklərinin paylanması bir çərçivədə verilmişdir.
par(mfrow = c(1,3))
hist(df$A_Cəm_Y, main ="Ana dili qapalı suallar üzrə cəm balların paylanması")
hist(df$R_Cəm_Y, main ="Riyaziyyat qapalı suallar üzrə cəm balların paylanması")
hist(df$I_Cəm_Y, main ="İngilis dili qapalı suallar üzrə cəm balların paylanması")
Hər üç fəndən qapalı tapşırıqlar üzrə cəm ballarının paylanmasının normal paylanmaya yaxın olmasının yoxlanılması
par(mfrow=c(1,3))
qqnorm(df$A_Cəm, main='Ana dili')
qqline(df$A_Cəm)
qqnorm(df$R_Cəm, main='Riyaziyyat')
qqline(df$R_Cəm)
qqnorm(df$I_Cəm, main='İngilis dili')
qqline(df$I_Cəm)
Fənlər üzrə cəm balların və hər bir fəndən yekun balların paylanmasının ədədi xarakteristikası
summary(df$Cəm)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.00 19.00 38.00 41.91 60.00 115.00summary(df$A_Cəm)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.00 9.00 19.00 19.03 28.00 44.00summary(df$R_Cəm)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.000 3.000 6.000 9.697 14.000 37.000summary(df$I_Cəm)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.00 6.00 11.00 13.19 19.00 37.00Fənlər üzrə səviyyələrin sütunlu diaqramda təqdimi
Hər üç fəndən cəm balların səviyyələrinin sütunlu diaqramda təqdimi
DF_22_11_ARX$Seviyye <- as.factor(DF_22_11_ARX$Seviyye)
plotdata <- DF_22_11_ARX %>%
count(Seviyye) %>%
mutate(pct = round(n / sum(n),3),
pctlabel = paste0(round(pct*100), "%"))
plotdata## # A tibble: 5 × 4
## Seviyye n pct pctlabel
## <fct> <int> <dbl> <chr>
## 1 Çox_pis 95530 0.399 40%
## 2 Əla 12979 0.054 5%
## 3 Orta 44854 0.187 19%
## 4 Pis 53077 0.221 22%
## 5 Yaxşı 33229 0.139 14%Cem <- ggplot(plotdata,
aes(x = reorder(Seviyye, pct),
y = pct)) +
geom_bar(stat = "identity",
fill = rainbow(5),
color = "azure4") +
geom_text(aes(label = pctlabel),
vjust = -0.25) +
theme_minimal() +
scale_y_continuous(labels = percent) +
labs(x = "Səviyyələr",
y = "Faizlər",
title = "Cəm balların səviyyələri faizlə")
Cem
Ana dilindən cəm balların səviyyələrinin sütunlu diaqramda təqdimi
plotdata_A <- DF_22_11_ARX %>%
dplyr::filter(Fənn == "Ana dili") %>%
count(Seviyye) %>%
mutate(pct = round(n / sum(n),3),
pctlabel = paste0(round(pct*100), "%"))
Cem_A <- ggplot(plotdata_A,
aes(x = reorder(Seviyye, pct),
y = pct)) +
geom_bar(stat = "identity",
fill = rainbow(5),
color = "azure4") +
geom_text(aes(label = pctlabel),
vjust = -0.25) +
theme_minimal() +
scale_y_continuous(labels = percent) +
labs(x = "Səviyyələr",
y = "Faizlər",
title = "Ana dilindən cəm balların səviyyələri faizlə")
Cem_A
Riyaziyyatdan cəm balların səviyyələrinin sütunlu diaqramda təqdimi
plotdata_R <- DF_22_11_ARX %>%
dplyr::filter(Fənn == "Riyaziyyat") %>%
count(Seviyye) %>%
mutate(pct = round(n / sum(n),3),
pctlabel = paste0(round(pct*100), "%"))
Cem_R <- ggplot(plotdata_R,
aes(x = reorder(Seviyye, pct),
y = pct)) +
geom_bar(stat = "identity",
fill = rainbow(5),
color = "azure4") +
geom_text(aes(label = pctlabel),
vjust = -0.25) +
theme_minimal() +
scale_y_continuous(labels = percent) +
labs(x = "Səviyyələr",
y = "Faizlər",
title = "Riyaziyyatdan cəm balların səviyyələri faizlə")
Cem_R
İngilis dilindən cəm balların səviyyələrinin sütunlu diaqramda təqdimi
plotdata_I <- DF_22_11_ARX %>%
dplyr::filter(Fənn == "Xarici dil") %>%
count(Seviyye) %>%
mutate(pct = round(n / sum(n),3),
pctlabel = paste0(round(pct*100), "%"))
plotdata_I## # A tibble: 5 × 4
## Seviyye n pct pctlabel
## <fct> <int> <dbl> <chr>
## 1 Çox_pis 26570 0.368 37%
## 2 Əla 4736 0.066 7%
## 3 Orta 14652 0.203 20%
## 4 Pis 17768 0.246 25%
## 5 Yaxşı 8379 0.116 12%Cem_I <- ggplot(plotdata_I,
aes(x = reorder(Seviyye, pct),
y = pct)) +
geom_bar(stat = "identity",
fill = rainbow(5),
color = "azure4") +
geom_text(aes(label = pctlabel),
vjust = -0.25) +
theme_minimal() +
scale_y_continuous(labels = percent) +
labs(x = "Səviyyələr",
y = "Faizlər",
title = "İngilis dilindən cəm balların səviyyələri faizlərıə")
Cem_I
Fənlər üzrə səviyyələrin sütunlu diaqramda paylanmasının bir yerdə verilməsi
grid.arrange(Cem, Cem_A, Cem_R,
Cem_I, nrow = 2)
Fənlər üzrə səviyyələrin dairəfi diaqramda təqdimi
Ana dilindən cəm ballar üzrə səviyyələrin dairəfi diaqramda təqdimi
Ana_22_11_B_sev_A <- Ana_22_11_B %>%
group_by(Seviyye) %>%
summarise(Sayi = n())
Ana_22_11_B_sev_A## # A tibble: 5 × 2
## Seviyye Sayi
## <chr> <int>
## 1 Çox_pis 20874
## 2 Əla 4468
## 3 Orta 21018
## 4 Pis 18601
## 5 Yaxşı 18821p_A <- ggplot(Ana_22_11_B_sev_A, aes(x = Seviyye, y =Sayi, fill =Sayi)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "white",
lwd = 1, show.legend = FALSE)
p_A + coord_polar()
Riyaziyyatdan cəm ballar üzrə səviyyələrin dairəfi diaqramda təqdimi
Riy_22_11_B_sev_R <- Riy_22_11_B %>%
group_by(Seviyye) %>%
summarise(Sayi = n())
Riy_22_11_B_sev_R## # A tibble: 5 × 2
## Seviyye Sayi
## <chr> <int>
## 1 Çox_pis 48086
## 2 Əla 3775
## 3 Orta 9184
## 4 Pis 16708
## 5 Yaxşı 6029p_R <- ggplot(Riy_22_11_B_sev_R, aes(x = Seviyye, y =Sayi, fill =Sayi)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "white",
lwd = 1, show.legend = FALSE)
p_R + coord_polar()
İngilis dilindən cəm ballar üzrə səviyyələrin dairəfi diaqramda təqdimi
Ing_22_11_B_sev_I <- Ing_22_11_B %>%
group_by(Seviyye) %>%
summarise(Sayi = n())
Ing_22_11_B_sev_I## # A tibble: 5 × 2
## Seviyye Sayi
## <chr> <int>
## 1 Çox_pis 26570
## 2 Əla 4736
## 3 Orta 14652
## 4 Pis 17768
## 5 Yaxşı 8379p_I <- ggplot(Ing_22_11_B_sev_I, aes(x = Seviyye, y =Sayi, fill =Sayi)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "white",
lwd = 1, show.legend = FALSE)
p_I + coord_polar()
Hər üç fəndən nəticələrin səviyyələrlə dairəvi diaqramda verilməsi
DF_22_11_ARX_sev <- DF_22_11_ARX %>%
group_by(Seviyye) %>%
summarise(Sayi = n())
DF_22_11_ARX_sev## # A tibble: 5 × 2
## Seviyye Sayi
## <fct> <int>
## 1 Çox_pis 95530
## 2 Əla 12979
## 3 Orta 44854
## 4 Pis 53077
## 5 Yaxşı 33229p <- ggplot(DF_22_11_ARX_sev, aes(x = Seviyye, y =Sayi, fill =Sayi)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "white",
lwd = 1, show.legend = FALSE)
p + coord_polar()
Dairəvi diaqramların bir çərçivədə verilməsi
grid.arrange(p+coord_polar(), p_A+coord_polar(), p_R+coord_polar(),
p_I+coord_polar(), nrow = 2)
Eninə datada hər bir fəndən səviyyələrin yaradılması
## spc_tbl_ [72,105 × 22] (S3: spec_tbl_df/tbl_df/tbl/data.frame)
## $ id : num [1:72105] 101 149 202 228 236 244 289 292 301 309 ...
## $ Bölgə : chr [1:72105] "Bakı şəhəri" "Ağdaş rayonu" "Gəncə şəhəri" "Bakı şəhəri" ...
## $ Məktəbi : chr [1:72105] "45 saylı orta məktəb" "Şəhər orta məktəbi -M.İsayev adına" "28 saylı şəhər orta məktəbi" "222 saylı orta məktəb -F.Qədimov adına" ...
## $ Cinsi : chr [1:72105] "K" "K" "Q" "K" ...
## $ Bölmə : chr [1:72105] "Az" "Az" "Az" "Az" ...
## $ Fənn : chr [1:72105] "Ana dili" "Ana dili" "Ana dili" "Ana dili" ...
## $ Var_Ana : num [1:72105] 111201 111201 111201 111201 111201 ...
## $ A_Cəm : num [1:72105] 14 21 5 30 22 18 31 34 12 17 ...
## $ A_Cəm_100: num [1:72105] 31.8 47.7 11.4 68.2 50 ...
## $ A_Cəm_Q : num [1:72105] 6 11 5 14 12 10 17 19 7 9 ...
## $ A_Cəm_Y : num [1:72105] 8 10 0 16 10 8 14 15 5 8 ...
## $ R_Cəm : num [1:72105] 2 5 1 10 14 1 34 35 5 4 ...
## $ R_Cəm_100: num [1:72105] 5.41 13.51 2.7 27.03 37.84 ...
## $ R_Cəm_Q : num [1:72105] 2 5 1 9 10 1 12 13 5 4 ...
## $ R_Cəm_Y : num [1:72105] 0 0 0 0 3 0 14 14 0 0 ...
## $ I_Cəm : num [1:72105] 11 15 7 10 23 11 35 33 6 7 ...
## $ I_Cəm_100: num [1:72105] 29.7 40.5 18.9 27 62.2 ...
## $ I_Cəm_Q : num [1:72105] 11 15 7 9 17 11 23 22 6 7 ...
## $ I_Cəm_Y : num [1:72105] 0 0 0 1 6 0 12 11 0 0 ...
## $ Cəm : num [1:72105] 27 41 13 50 59 30 100 102 23 28 ...
## $ Cəm_Q : num [1:72105] 19 31 13 32 39 22 52 54 18 20 ...
## $ Cəm_Y : num [1:72105] 8 10 0 17 19 8 40 40 5 8 ...
## - attr(*, "spec")=
## .. cols(
## .. id = col_double(),
## .. Bölgə = col_character(),
## .. Məktəbi = col_character(),
## .. Cinsi = col_character(),
## .. Bölmə = col_character(),
## .. Fənn = col_character(),
## .. Var_Ana = col_double(),
## .. A_Cəm = col_double(),
## .. A_Cəm_100 = col_double(),
## .. A_Cəm_Q = col_double(),
## .. A_Cəm_Y = col_double(),
## .. R_Cəm = col_double(),
## .. R_Cəm_100 = col_double(),
## .. R_Cəm_Q = col_double(),
## .. R_Cəm_Y = col_double(),
## .. I_Cəm = col_double(),
## .. I_Cəm_100 = col_double(),
## .. I_Cəm_Q = col_double(),
## .. I_Cəm_Y = col_double(),
## .. Cəm = col_double(),
## .. Cəm_Q = col_double(),
## .. Cəm_Y = col_double()
## .. )
## - attr(*, "problems")=<externalptr>## [1] "id" "Bölgə" "Məktəbi" "Cinsi" "Bölmə" "Fənn"
## [7] "Var_Ana" "A_Cəm" "A_Cəm_100" "A_Cəm_Q" "A_Cəm_Y" "R_Cəm"
## [13] "R_Cəm_100" "R_Cəm_Q" "R_Cəm_Y" "I_Cəm" "I_Cəm_100" "I_Cəm_Q"
## [19] "I_Cəm_Y" "Cəm" "Cəm_Q" "Cəm_Y" "Seviyye_A" "Seviyye_R"
## [25] "Seviyye_I"Səviyyələr üzrə analiz aparılması üçün yeni datanın yaradılması
## [1] "Ana_dili" "Riyaziyyat" "Ingilis_dili" "Cinsi" "Variant"
## [6] "Bölgə"## tibble [72,105 × 6] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Ana_dili : Ord.factor w/ 5 levels "Çox_pis"<"Pis"<..: 2 3 1 4 3 3 4 4 2 2 ...
## $ Riyaziyyat : Ord.factor w/ 5 levels "Çox_pis"<"Pis"<..: 1 1 1 2 2 1 5 5 1 1 ...
## $ Ingilis_dili: Ord.factor w/ 5 levels "Çox_pis"<"Pis"<..: 2 3 1 2 4 2 5 5 1 1 ...
## $ Cinsi : Factor w/ 2 levels "K","Q": 1 1 2 1 1 1 2 1 2 1 ...
## $ Variant : num [1:72105] 111201 111201 111201 111201 111201 ...
## $ Bölgə : Factor w/ 77 levels "Abşeron rayonu",..: 8 4 19 8 31 8 26 31 45 19 ...## [1] "Ana_dili" "Riyaziyyat" "Ingilis_dili" "Cinsi" "Variant"
## [6] "Bölgə"
Qrafiklərin parametrlərinin dəyişdirilməsi
scale_height = knitr::opts_chunk$get('fig.height')*0.8
scale_width = knitr::opts_chunk$get('fig.width')*1.25
knitr::opts_chunk$set(fig.height = scale_height, fig.width = scale_width)
theme_update(legend.text = element_text(size = rel(0.7)))Hər üç fəndən səviyyələri göstərən sadə qrafik
title <- "Hər üç fəndən cəm balların səviyyələri"
df_A_R_I <- as.data.frame(df_A_R_I)
p1 <- likert(df_A_R_I[, 1:3])
plot(p1) + ggtitle(title)
Səviyyələrin adları sağda verilməklə
title <- "Hər üç fəndən cəm balların səviyyələri"
plot(likert(df_A_R_I[, 1:3]), legend.position="right") +
ggtitle(title)
Mərkəzləşdirilməmiş qrafik
title <- "Hər üç fəndən cəm balların səviyyələri"
plot(likert(df_A_R_I[, 1:3]), legend.position="right",
centered = FALSE) +
ggtitle(title)
Oğlan və qızlara görə qruplaşdırılmış qrafik
title <- "Hər üç fəndən cinsə görə cəm balların səviyyələrinin müqayisəsi"
plot(likert(df_A_R_I[, 1:3], grouping = df_A_R_I[, 4]),
legend.position="right") +
ggtitle(title)
Bəzi əlavələr
names(df_A_R_I[, 1:3]) = c("Ana_dili", "Riyaziyyat", "Ingilis_dili")
ldf <- likert(df_A_R_I[, 1:3])
ldfs <- likert(summary = ldf$results)
str(ldfs)## List of 5
## $ results :'data.frame': 3 obs. of 6 variables:
## ..$ Item : chr [1:3] "Ana_dili" "Riyaziyyat" "Ingilis_dili"
## ..$ Çox_pis: num [1:3] 23.2 56.1 36.8
## ..$ Pis : num [1:3] 21.8 20.2 24.6
## ..$ Orta : num [1:3] 25.6 11.3 20.3
## ..$ Yaxşı : num [1:3] 23.64 7.55 11.62
## ..$ Əla : num [1:3] 5.72 4.86 6.57
## $ items : NULL
## $ grouping: NULL
## $ nlevels : num 5
## $ levels : chr [1:5] "Çox_pis" "Pis" "Orta" "Yaxşı" ...
## - attr(*, "class")= chr "likert"summary(ldfs)## Item low neutral high mean sd
## 1 Ana_dili 45.01491 25.62097 29.36412 2.649485 1.225096
## 2 Riyaziyyat 76.29291 11.29603 12.41107 1.806122 1.145661
## 3 Ingilis_dili 61.49088 20.32037 18.18875 2.247423 1.241898title <- "Hər üç fəndən cəm balların səviyyələri"
plot(ldfs) +
ggtitle(title)
Cəm balların mərkəzləşdirilməmiş səviyyələri
title <- "Hər üç fəndən cəm balların mərkəzləşdirilməmiş səviyyələrinin təqdimi"
plot(ldfs, centered = FALSE) +
ggtitle(title)
Hər üç fəndən cəm balların orta səviyyəsiz təqdimi
title <- "Hər üç fəndən cəm balların səviyyələri (Orta səviyyəsiz)"
plot(ldfs, include.center = FALSE) +
ggtitle(title)
Hər üç fəndən cəm balların mərkəzi 2 (“Pis”) olduqda təqdimi
title <- "Hər üç fəndən cəm balların səviyyələri (Mərkəz 2 olduqda)"
plot(ldfs, center = 2) +
ggtitle(title)
Hər üç fəndən cəm balların bütün səviyyələrdə müxtəlif rənglərlə təqdimi
title <- "Hər üç fəndən cəm balların səviyyələri"
plot(ldfs, type = 'heat') + ggtitle(title) +
theme(legend.position = 'none')
Bu cədvəlin izahını bir qədər geniş verək. Bu cədvəldə 6-sütun, 3-sətir vardır. Hər sətir bir fənnə aiddir. Birinci sütunda fənlər üzrə səfiyyələrin paylanmasının orta qiyməti və orta kvadratik meyli verilmişdir. Yada salaq ki, “Çox_pis”-1, “Pis”-2, “Orta”-3, “Yaxşı”-4, “Əla”-5 kimi dəyərləndirilmişdir. Riyaziyyatdan orta qiymət 1.81- o deməkdir ki, orta nəticə “Pis”-in axırına yaxındır. Lakin ana dilindən orta nəticə 2.65-dir. Yəni, ortalama nəticə yarıdan yuxarıdır.
İkinci sütun, “Çox_pis” olan nəticələrə aiddir. Bu sütunda riyaziyyatın qabağında olan 56.1% o deməkdir ki, riyaziyyatdan buraxılış imtahanı verənlərin 56.1%-i çox pis nəticə göstərmişdir. Bu göstərici ana dilində 23.2$-dir. Yəni, iki dəfədən də çox azdır.
Bölgələrin 3 fəndən cəm bala görə düzülüşü
DF_An_Riy_Xar_Bölgə <-DF_An_Riy_Xar %>%
group_by(Bölgə) %>%
summarise(Sayi = n(),
Orta_Bal = round(mean(Cəm),3),
Orta_Bal_Q = round(mean(Cəm_Q),3),
Orta_Ba_Y = round(mean(Cəm_Y),3)) %>%
arrange(desc(Orta_Bal))
DF_An_Riy_Xar_Bölgə %>% datatable(options = list(scrollX = TRUE))Bölgələrin 3 fəndən qapalı sualların cəm balına görə düzülüşü
DF_An_Riy_Xar_Bölgə_Q <-DF_An_Riy_Xar %>%
group_by(Bölgə) %>%
summarise(Sayi = n(),
Orta_Bal = round(mean(Cəm),3),
Orta_Bal_Q = round(mean(Cəm_Q),3),
Orta_Ba_Y = round(mean(Cəm_Y),3)) %>%
arrange(desc(Orta_Bal_Q))
DF_An_Riy_Xar_Bölgə_Q %>% datatable(options = list(scrollX = TRUE))Bölgələrin 3 fəndən yazılı sualların cəm balına görə düzülüşü
DF_An_Riy_Xar_Bölgə_Y <-DF_An_Riy_Xar %>%
group_by(Bölgə) %>%
summarise(Sayi = n(),
Orta_Bal = round(mean(Cəm),3),
Orta_Bal_Q = round(mean(Cəm_Q),3),
Orta_Bal_Y = round(mean(Cəm_Y),3)) %>%
arrange(desc(Orta_Bal_Y))
DF_An_Riy_Xar_Bölgə_Y %>% datatable(options = list(scrollX = TRUE))Üç fəndən yekun nəticəyə görə məktəblərin düzülüşü (birinci 20 məktəb)
DF_An_Riy_Xar_Məktəbi <-DF_An_Riy_Xar %>%
group_by(Məktəbi) %>%
summarise(Sayi = n(),
Orta_Bal = round(mean(Cəm),3),
Orta_Bal_Q = round(mean(Cəm_Q),3),
Orta_Ba_Y = round(mean(Cəm_Y),3)) %>%
dplyr::filter(Sayi >= 20) %>%
arrange(desc(Orta_Bal))
DF_An_Riy_Xar_Məktəbi %>% datatable(options = list(scrollX = TRUE))Üç fəndən yekun nəticəyə görə məktəblərin düzülüşü (axırıncı 20 məktəb)
DF_An_Riy_Xar_Məktəbi <-DF_An_Riy_Xar %>%
group_by(Məktəbi) %>%
summarise(Sayi = n(),
Orta_Bal = round(mean(Cəm),3),
Orta_Bal_Q = round(mean(Cəm_Q),3),
Orta_Ba_Y = round(mean(Cəm_Y),3)) %>%
dplyr::filter(Sayi >= 20) %>%
arrange(desc(Orta_Bal))
DF_An_Riy_Xar_Məktəbi %>% datatable(options = list(scrollX = TRUE))Üç fəndən qapalı suallara görə məktəblərin düzülüşü (birinci 20 məktəb)
DF_An_Riy_Xar_Məktəbi_Q <-DF_An_Riy_Xar %>%
group_by(Məktəbi) %>%
summarise(Sayi = n(),
Orta_Bal = round(mean(Cəm),3),
Orta_Bal_Q = round(mean(Cəm_Q),3),
Orta_Ba_Y = round(mean(Cəm_Y),3)) %>%
dplyr::filter(Sayi >= 20) %>%
arrange(desc(Orta_Bal_Q))
DF_An_Riy_Xar_Məktəbi_Q %>% datatable(options = list(scrollX = TRUE))Üç fəndən qapalı suallara görə məktəblərin düzülüşü (axırıncı 20 məktəb)
DF_An_Riy_Xar_Məktəbi_Q <-DF_An_Riy_Xar %>%
group_by(Məktəbi) %>%
summarise(Sayi = n(),
Orta_Bal = round(mean(Cəm),3),
Orta_Bal_Q = round(mean(Cəm_Q),3),
Orta_Ba_Y = round(mean(Cəm_Y),3)) %>%
dplyr::filter(Sayi >= 20) %>%
arrange(desc(Orta_Bal_Q))
DF_An_Riy_Xar_Məktəbi_Q %>% datatable(options = list(scrollX = TRUE))Üç fəndən yazılı suallara görə məktəblərin düzülüşü (birinci 20 məktəb)
DF_An_Riy_Xar_Məktəbi_Y <-DF_An_Riy_Xar %>%
group_by(Məktəbi) %>%
summarise(Sayi = n(),
Orta_Bal = round(mean(Cəm),3),
Orta_Bal_Q = round(mean(Cəm_Q),3),
Orta_Ba_Y = round(mean(Cəm_Y),3)) %>%
dplyr::filter(Sayi >= 20) %>%
arrange(desc(Orta_Bal_Q))
DF_An_Riy_Xar_Məktəbi_Y %>% datatable(options = list(scrollX = TRUE))Üç fəndən yazılı suallara görə məktəblərin düzülüşü (axırıncı 20 məktəb)
DF_An_Riy_Xar_Məktəbi_Y <-DF_An_Riy_Xar %>%
group_by(Məktəbi) %>%
summarise(Sayi = n(),
Orta_Bal = round(mean(Cəm),3),
Orta_Bal_Q = round(mean(Cəm_Q),3),
Orta_Bal_Y = round(mean(Cəm_Y),3)) %>%
dplyr::filter(Sayi >= 20) %>%
arrange(desc(Orta_Bal_Y))
DF_An_Riy_Xar_Məktəbi_Y %>% datatable(options = list(scrollX = TRUE))