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EDA de puntuaciones SAT de NYC

Las Matemáticas son una asignatura en la que EE. UU. suele estar por detrás del resto del mundo, así que nuestros experimentos se centrarán en la puntuación de Matemáticas. Aunque el conjunto de datos original es un dataset abierto descargado de Kaggle, a lo largo de este capítulo añadiré algunas variables que te permitirán imaginar que eres una persona investigadora en educación que realiza experimentos con el objetivo de subir las puntuaciones del alumnado, aumentando así la probabilidad de que accedan a la universidad.

Antes de ponernos a analizar los experimentos, conviene hacer algo de EDA para asegurarnos de que entendemos bien los datos de nyc_scores. En esta lección haremos experimentos bloqueando por Borough y Teacher_Education_Level, así que examinemos las puntuaciones de matemáticas según esas variables. El conjunto de datos nyc_scores ya está cargado para ti.

Este ejercicio forma parte del curso

Diseño experimental en R

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Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Mean, var, and median of Math score
nyc_scores %>%
    ___(___) %>% 
    ___(mean = ___(___, na.rm = TRUE),
        var = ___(___, na.rm = TRUE),
        median = ___(___, na.rm = TRUE))
Editar y ejecutar código