Как изучить данные PISA learningtower package: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) Новая страница: «{{Scripting Tutorials |Description=Некоторые данные PISA доступны в сети и в среде пакетов R. Например, можно использовать learningtower package |Field_of_knowledge=Информатика, Образование |Возрастная категория=15 |Environment=R }} <syntaxhighlight lang="R" line> getwd() library(tidyverse) library(ggplot2) ## ## library(learningtower); lib...» |
Patarakin (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 8: | Строка 8: | ||
<syntaxhighlight lang="R" line> | <syntaxhighlight lang="R" line> | ||
getwd() | getwd() | ||
#------------ | |||
library(learningtower); | library(learningtower); | ||
library(dplyr) | library(dplyr) | ||
library(ggplot2) | library(ggplot2) | ||
#---- | |||
student_data_2015 <- load_student(2015) | student_data_2015 <- load_student(2015) | ||
str(student_data_2015) | str(student_data_2015) | ||
glimpse(student_data_2015) | glimpse(student_data_2015) | ||
summary(student_data_2015) | summary(student_data_2015) | ||
Версия от 08:20, 3 марта 2026
| Описание | Некоторые данные PISA доступны в сети и в среде пакетов R. Например, можно использовать learningtower package |
|---|---|
| Область знаний | Информатика, Образование |
| Область использования (ISTE) | |
| Возрастная категория | 15
|
| Поясняющее видео | |
| Близкие рецепту понятия | |
| Среды и средства для приготовления рецепта: | R |
getwd()
#------------
library(learningtower);
library(dplyr)
library(ggplot2)
#----
student_data_2015 <- load_student(2015)
str(student_data_2015)
glimpse(student_data_2015)
summary(student_data_2015)
glimpse(student_data_2015)
data_proc <- student_data_2015 %>%
filter(country %in% c("RUS", "USA", "SGP")) %>%
group_by(country, gender) %>%
summarise(
mean_math = weighted.mean(math, stu_wgt, na.rm = TRUE),
mean_science = weighted.mean(science, stu_wgt, na.rm = TRUE),
n = n(),
.groups = "drop"
) %>%
na.omit()
print(data_proc)
ggplot(student_data_2015 %>% filter(country %in% c("RUS", "USA", "SGP")),
aes(x = country, y = math, fill = gender)) +
geom_boxplot(alpha = 0.7) +
labs(title = "Распределение баллов по математике (PISA 2015)",
x = "Страна", y = "Баллы по математике", fill = "Пол") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "bottom")
data_long <- data_proc %>%
tidyr::pivot_longer(cols = starts_with("mean_"), names_to = "subject", values_to = "score") %>%
mutate(subject = recode(subject, "mean_math" = "Математика", "mean_science" = "Наука"))
ggplot(data_long, aes(x = country, y = score, fill = gender)) +
geom_col(position = "dodge") +
facet_wrap(~ subject) +
labs(title = "Средние взвешенные баллы PISA 2015",
x = "Страна", y = "Средний балл", fill = "Пол") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "bottom")
