Case 3

Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences by Jacob Cohen, Patricia Cohen, Stephen G. West, Leona S. Aiken

Author

Sungkyun Cho

Published

March 6, 2025

National Education Longitudinal Study of 1988 (NELS:88)

Source: p.69 in Multiple Regression and Beyond (3e) by Timothy Z. Keith

연구주제: 학생들의 과제는 성적에 영향을 주는가? 준다면 그 영향력의 크기는 어떠한가?

데이터 NELS88 sample.csv

grades: 10학년의 성적 평균 in English, Math, Science, Social Studies.
pared: 부모의 교육 수준 (높은 쪽)
hw_in, hw_out: 10학년 때 학생들이 보고한 숙제하는데 보낸 주당 평균 시간 (in school or out of school)

nels <- read_csv("data/nels88_sample.csv")
nels <- nels |> 
    select(grades = ffugrad, pared = bypared, hw_in = f1s36a1, hw_out = f1s36a2, prev = bytests)
nels

# summarize data
summary(nels)

# count values
nels |> count(pared)
nels |> count(hw_out)

변수들 간의 관계 탐색

code for ggpairs

trendlines <- function(data, mapping, ...){
    ggplot(data = data, mapping = mapping) + 
        geom_point(alpha = .2) + 
        geom_smooth(method = loess, se = FALSE, color = "orange", ...) +
        geom_smooth(method = lm, se = FALSE, color = "deepskyblue", ...)
}

ggpairs2 <- function(data, ...) {
    GGally::ggpairs(data, lower = list(continuous = trendlines))
}