EDA wyników SAT w Nowym Jorku
Matematyka to przedmiot, w którym USA konsekwentnie wypada gorzej niż reszta świata – dlatego nasze eksperymenty skupią się na wynikach z matematyki. Oryginalny zbiór danych pochodzi z otwartego źródła dostępnego na Kaggle. W tym rozdziale dodamy do niego kilka zmiennych, które pozwolą ci wcielić się w rolę badacza edukacji prowadzącego eksperymenty mające na celu poprawę wyników uczniów – a tym samym zwiększenie ich szans na przyjęcie na studia.
Zanim przejdziemy do analizy eksperymentów, warto przeprowadzić eksploracyjną analizę danych (EDA), aby dobrze poznać zbiór nyc_scores. W tej lekcji będziemy blokować eksperymenty według zmiennych Borough i Teacher_Education_Level, więc przyjrzyjmy się wynikom z matematyki w podziale na te właśnie zmienne. Zbiór danych nyc_scores jest już wczytany.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Projektowanie eksperymentów w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Mean, var, and median of Math score
nyc_scores %>%
___(___) %>%
___(mean = ___(___, na.rm = TRUE),
var = ___(___, na.rm = TRUE),
median = ___(___, na.rm = TRUE))