Основы статистической обработки педагогической информации

Как именно визуализировать распределение переменной зависит от того, является ли переменная категориальной или непрерывной. Переменная называется категориальной, если она может принимать только одно значение из небольшого набора. В R категориальные переменные обычно сохраняются как факторы или вектора символов. Обычно распределение категориальной переменной демонстрируется с помощью гистограмм, высота прямоугольников которых показывает, сколько наблюдений имело то или иное значение переменной. Переменная является непрерывной, если она может принимать любое значение из потенциально бесконечного множества упорядоченных величин. Действительные числа и время в этом смысле являются примерами непрерывных переменных. Изучить распределение непрерывной переменной тоже можно используя гистограмму, если предварительно разбить данные на непересекающиеся интервалы. Дело в том, что гистограмма поделит ось x на равные промежутки, а затем вычислит высоту прямоугольника для представления числа наблюдений, которые попадают в каждый из отдельных промежутков. Можно установить фиксированную ширину интервалов гистограммы аргументом binwidth, который измеряется в единицах измерения переменной x. Всегда стоит проверить несколько разных значений параметра binwidths при работе с гистограммами, так как разная ширина прямоугольников поможет выявить закономерности. Если необходимо наложить несколько гистограмм на один график, то рекомендуется использовать функцию geom_freqpoly вместо geom_histogram, так как geom_freqpoly выполняет тот же подсчет повторений, что и функция geom_histogram, но вместо прямоугольников для отображения результата вычислений использует линии. Гораздо проще воспринять информацию, когда перекрываются линии разных цветов, а не прямоугольники.

Проиллюстрируем сказанное на примере визуализации сведений об успеваемости по Теме 2 из приведенной в Главе 2 базы данных:

ggplot(data = filter(My_table, Класс %in% c("7а","7б")),

mapping = aes(x = Тема2, colour = Класс)) +

geom_freqpoly(binwidth = 0.5)

Есть несколько проблем, связанных с этим методом, но к ним ещё вернёмся, визуализируя категориальные и непрерывные переменные в дальнейшем. Теперь же, когда знаем, как визуализировать вариативность значений переменной, что следует искать на графиках? Какие вопросы задавать?

Ниже собран список типовых сведений, которые можно почерпнуть из графиков и диаграмм, с некоторыми последующими вопросами для каждого информационного блока. Ключом к хорошим формулировкам вопросов, следует считать любопытство (о чем хотите узнать больше?) и скептицизм (как это может ввести в заблуждение?).