Основы статистической обработки педагогической информации - страница 4

Внося изменения в интерактивном режиме через интуитивно понятный интерфейс, становится очевидным, как улучшаются соответствующие графики. Результаты настроек графиков и параметров обновляются автоматически. В дальнейшем можно скачать получившиеся графики, а также строки настроенного кода, чтобы повторить анализ. Кроме того, можно сохранить, а затем повторно использовать объект, полученный из Factoshiny, для дальнейшей модификации графиков. При каждом новом запуске интерфейс открывается с теми настройками, которые были выбраны при последнем выходе из программы, следовательно, быстро можно продолжить изменение параметров выбранного метода факторного анализа или визуализации графиков.

Подготовив рабочее окружение, можно в качестве демонстрации из Google-документов выгрузить Excel-таблицу table.xlsx успеваемости своего онлайн-класса (с оценками для 5-7 учеников по 7-10 темам) и выполнить анализ данных созданной электронной таблицы средствами R. Для этого достаточно ввести следующую серию команд в консоли R (начинающиеся с символа # строки пропускаются, так как воспринимаются системой в качестве комментариев, подробнее необходимость комментирования исходных кодов будет обоснована в следующих разделах):

1) подключаем библиотеку импорта данных из .xls

library(readxl)

2) подключаем библиотеку многофакторного анализа

library(Factoshiny)

3) загружаем в переменную My_table содержимое файла table.xlsx

My_table <– read_excel("C:/путь к файлу/table.xlsx")

4) запускаем графический интерфейс для визуальной настройки и получения статотчетов PCA, в примере 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 – номера импортируемых колонок из электронной таблицы My_table

PCAshiny(My_table[,c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)])

5) делаем выводы на предмет ведущих факторов, тем, вызвавших наибольшие/наименьшие затруднения учащихся и их взаимовлияния, тенденции развития.

Предположим, что электронный журнал, экспортированный в файл D:\test.xlsx содержит следующие данные об успеваемости обучающихся в 7а и 7б классах:

Запустим RStudio с предустановленными пакетами многофакторного анализа и в консоли R введём серию команд:

library(readxl)

library(Factoshiny)

My_table <– read_excel("D:/test.xlsx")

PCAshiny(My_table[,c(1, 3, 4, 5, 6, 7)])

Система запишет лог выполнения:

В открывшемся окне браузера настроим некоторые опции. Под номером 1 на рисунке отмечено включение дополнительных параметров построения графика; ПОД номером 2 настраивается способ выделения переменных цветом; под номером 3 включается изображение эллипсов доверительных интервалов значений переменных из разных категорий: