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2023년 2학기 방송통신대 R데이터분석 출석수업대체과제물)R datarium 패키지에 내장된 jobsatisfaction 데이터셋은 남녀 58명의 성별(gender), 교육수준(education_level), 직업만족도점수(score)의 데이터를 포함하고 있다. 등

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최초 등록일
2023.10.12
최종 저작일
2023.10
15페이지/파일확장자 어도비 PDF
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소개글

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목차

1. R datarium 패키지에 내장된 jobsatisfaction 데이터셋은 남녀 58명의 성별(gender), 교육수준(education_level), 직업만족도점수(score)의 데이터를 포함하고 있다. 이 데이터를 이용하여 다음의 문항에 답하시오.
1-(1) 직업만족도점수의 상자그림을 성별로 나란히 그리시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 넣으시오. (3점)
1-(2) 남성의 직업만족도점수 평균과 여성의 직업만족도점수 평균을 각각 구하시오. (3점)
1-(3) 직업만족도점수 평균이 성별에 따라 다른지 검정하시오. (3점)
1-(4) 직업만족도점수 평균이 교육수준에 따라 다른지 검정하시오. (3점)
1-(5) 이 데이터에서 직업만족도점수가 9점 이상인 사람들 중 남성의 비율을 구하시오. (3점)
1-(6) 직업만족도점수의 히스토그램을 그리시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 넣으시오. (3점)
1-(7) 직업만족도점수의 히스토그램을, 교육수준별로 따로 그리시오. (3점)

2. R datarium 패키지에 내장된 anxiety 데이터셋은 성인 45명의 불안 점수를 각각 세 번의 시점에서 관측한 결과이다. 첫 번째 시점의 불안점수는 t1, 두 번째 시점의 불안점수는 t2로 저장되어있다.
2-(1) 첫 번째 시점의 불안점수를 가로축으로, 두 번째 시점의 불안점수를 세로축으로 하는 산점도를 그리시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 넣으시오. (3점)
2-(2) 첫 번째 시점의 불안점수와 두 번째 시점의 불안점수의 피어슨 상관계수를 구하시오. (3점)
2-(3) 첫 번째 시점의 불안점수를 독립변수로, 두 번째 시점의 불안점수를 종속변수로 하는 단순선형회귀분석을 수행하여 회귀직선의 기울기와 절편을 구하시오. (3점)

3. 참고문헌

본문내용

1. R datarium 패키지에 내장된 jobsatisfaction 데이터셋은 남녀 58명의 성별(gender), 교육수준(education_level), 직업만족도점수(score)의 데이터를 포함하고 있다. 이 데이터를 이용하여 다음의 문항에 답하시오.

1-(1) 직업만족도점수의 상자그림을 성별로 나란히 그리시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 넣으시오. (3점)

# install.packages('datarium')
library('datarium')
# 데이터셋 불러오기
data(jobsatisfaction)
head(jobsatisfaction,3)

# 성별 상자그림
boxplot(score ~ gender, data = jobsatisfaction,
main = "본인의 학번", # 본인의 학번으로 수정
xlab = "성별",
ylab = "직업만족도점수",
col = "yellow")

# 상자그림에 성별 평균 표시(적색 '+' 위치가 평균임), cex 점의 크기, pch 포인트 종류
points(aggregate(score ~ gender, data= jobsatisfaction, mean), pch=3, col='red', cex=2)

# 참고(ggplot2 패키지로 그리기)
library(ggplot2)

# 성별 상자그림
ggplot(jobsatisfaction, aes(x = gender, y = score, fill = gender)) +
geom_boxplot() +
labs(title = "본인의 학번", x = "성별", y = "직업만족도점수") +
scale_fill_manual(values = c("yellow", "green"))

참고 자료

심송용, 이윤동, 이은경, 박서영, R데이터분석, 출판문화원, 2022.
통계학개론, 박서영·이기재·이긍희·장영재, 한국방송통신대학교출판문화원, 2022.
R을 활용한 데이터 시각화, 유충현·홍성학, 인사이트(insight), 2015.
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