Как изучить данные PISA learningtower package: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
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...»
 
Нет описания правки
Строка 8: Строка 8:
<syntaxhighlight lang="R" line>
<syntaxhighlight lang="R" line>
getwd()
getwd()
library(tidyverse)
#------------
library(ggplot2)
 
##
##  
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")