NYC-SAT-Scores: EDA
In Mathe liegt die USA im internationalen Vergleich konstant zurück, daher konzentrieren wir unsere Experimente auf die Mathe-Punktzahl. Der ursprüngliche Datensatz ist ein offener Datensatz von Kaggle. In diesem Kapitel füge ich ein paar Variablen hinzu, damit du so tun kannst, als wärst du Bildungsforscher:in, der bzw. die Experimente plant, um die Punktzahlen zu erhöhen und damit hoffentlich die Chancen auf eine College-Zulassung zu verbessern.
Bevor wir in die Analyse der Experimente einsteigen, sollten wir etwas EDA machen, um die nyc_scores-Daten vollständig zu verstehen. In dieser Lektion blocken wir nach Borough und Teacher_Education_Level. Schauen wir uns also die Mathe-Ergebnisse nach diesen Variablen an. Der Datensatz nyc_scores wurde bereits für dich geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Versuchsplanung in R</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Mean, var, and median of Math score
nyc_scores %>%
___(___) %>%
___(mean = ___(___, na.rm = TRUE),
var = ___(___, na.rm = TRUE),
median = ___(___, na.rm = TRUE))