Giải thích điểm giảng dạy theo giới tính

Mô hình hóa với dữ liệu trong Tidyverse

Albert Y. Kim

Assistant Professor of Statistical and Data Sciences

Khám phá dữ liệu bằng hình ảnh

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(moderndive)

ggplot(evals, aes(x = gender, y = score)) +
  geom_boxplot() +
  labs(x = "gender", y = "score")

Boxplot điểm theo giới tính

Histogram phân ô

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(moderndive)

ggplot(evals, aes(x = score)) +
  geom_histogram(binwidth = 0.25) +
  facet_wrap(~gender) +
  labs(x = "gender", y = "score")

Histogram phân ô

Khớp mô hình hồi quy

# Fit regression model
model_score_3 <- lm(score ~ gender, data = evals)

# Get regression table
get_regression_table(model_score_3)

# A tibble: 2 x 7
  term       estimate std_error statistic p_value...
  <chr>         <dbl>     <dbl>     <dbl>   <dbl>...
1 intercept     4.09      0.039    106.     0...
2 gendermale    0.142     0.051      2.78   0.006...

Khớp mô hình hồi quy

# Compute group means based on gender
evals %>% 
  group_by(gender) %>% 
  summarize(avg_score = mean(score))

# A tibble: 2 x 2
  gender avg_score
  <fct>      <dbl>
1 female      4.09
2 male        4.23

Biến giải thích phân loại khác: rank

evals %>% 
  group_by(rank) %>% 
  summarize(n = n())

# A tibble: 3 x 2
  rank             n
  <fct>        <int>
1 teaching       102
2 tenure track   108
3 tenured        253

Cùng luyện tập nào!

Mô hình hóa với dữ liệu trong Tidyverse