Twórcy projektu
- Marcin Kosiński,
- Marcin Kania,
- Marta Szczerbień,
- Magda Waśniowska,
- Patrycja Wiśniewska
Kontakt: [email protected]
Poniższe repozytorium przedstawia raport [na temat] stworzony przez członków Koła Zarządzania Projektami Statystycznymi Uniwersytetu Warszawskiego. Dane niezbędne do analizy zostały zaczerpnięte z badania PISA2012 - Programme for International Student Assesment, przeprowadzanego przez Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). Raport jest w trakcie tworzenia. Każdy zainteresowany może dopisać swój rozdział bądź podrozdział i zostanie uwzględniony w spisie autorów w ostatecznej wynikowej wersji naszych eksperymentalnych potyczek ze zbiorem danych z PISA2012.
Poniżej mała instrukcja jak dokopać się do danych z PISA2012, aby działały w **R**. Dane w formacie `.txt` pobieramy [stąd](http://pisa2012.acer.edu.au/downloads/INT_STU12_DEC03.zip). Następnie w systemie **SAS** tworzymy nowy program, którego 3 pierwsze linie można (ale nie trzeba) wpisać jak poniżej: ```{Ruby} libname MD "D:\PISA 2012"; filename STU "D:\PISA 2012\INT_STU12_DEC03.txt"; options nofmterr; ``` Kolejne linie w programie powinny byc przekopiowane [z tego pliku](http://pisa2012.acer.edu.au/downloads/INT_STU12_SAS.sas). W tym momencie można już wywołać cały program w **SAS**, aby uzyskać pełną bazę danych **PISA2012**. Ponieważ baza zajmuje około 1,5 GB, ograniczymy się jedynie do danych dotyczących Polski, dzięki czemu program **R** będzia działał sprawniej na mniej pojemnym pliku. Posłuży do tego zapytanie **SQL**, które prezentuję poniżej: ```{Ruby} proc sql; create table POL as select * from Md.Stu where CNT = 'POL' ; ``` Pomimo, że pierwsza kolumna bazy, z której wybieramy jedynie Polskę, ma widniejący podpis `Country code 3-character`, to jednak po wyświetleniu atrytbutów kolumny widać, że jej nazwa to `CNT`, a `Country code 3-character` to jedynie etykieta. Dodatkowo można w ten sposób odczytać informację o długości znaków w tej kolumnie, która wynosi 3, dlatego ostatecznie w zapytaniu **SQL** widnieje linia `where CNT = 'POL'`. Tak pomniejszoną bazę danych eksportuję do formatu `.csv` (możliwe, że bezmyślnie), dzięki procedurze `export`. Wszystkie dotychczasowe komendy i operacja odbywały się w systemie **SAS**. ```{Ruby} proc export data=Pol outfile='D:\PISA 2012\polska.csv' dbms=csv replace; run; ``` Ostatecznie z pliku `.csv` można już "tradycyjnie" wczytać dane do pakietu **R**, używając prostego polecenia **read.csv**. ```{Ruby} POL <- read.csv("D:/PISA 2012/polska.csv", sep=",", h=TRUE) ```Opisy poszczególnych kolumn można znaleźć w Codebook'u. Należy pamiętać, że powyższa baza danych dotyczyła jedynie kwestionariuszy wypełnianych przez uczniów. Więcej na ten temat można znaleźć na stronie PISA2012.
Podobne kroki wykonuję się, aby wgrać do pakietu **R** wyniki uzyskane przez Polskich szesnatolatków. Dane w formacie `.txt` pobieramy [stąd](http://pisa2012.acer.edu.au/downloads/INT_COG12_S_DEC03.zip). Przy użyciu tych samych komend w **SAS**, tworzę plik o rozszerzeniu `.csv` zawierający wyniki. Następnie wgrywam je do **R** i łączę z poprzednią ramką danych (być może bezmyślnie). ```{Ruby} Wyn <- read.csv("D:/PISA 2012/wyniki.csv", sep=",", h=TRUE)polo <- merge(POL, Wyn)
Następnie, by można było ewentualnie przetransportować połączone dane, używam poniższych komend do zapisu scalonej bazy danych w formacie `.txt` i `.csv`
```{Ruby}
write.csv(polo, "D:/PISA 2012/polaczone.csv")
write.table(polo, "D:/PISA 2012/polaczone.txt", sep="\t")
Obecnie dane można wczytać poleceniami:
ponowne <- read.table("D:/PISA 2012/polaczone.txt", sep="\t", header=TRUE)
ponowne2 <- read.csv("D:/PISA 2012/polaczone.csv", sep=",", h=TRUE)
Zbiór danych wczytanych z pliku .csv zawiera na początku jedną dodatkową kolumnę zawierającą liczbę porządkową danego gimnazjalisty.
Więcej o PISA2012 można obejrzeć na Konferencji Umiejętności 15-latków: PISA 2012
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent