######################################################################################### ## TELEPITES ## ## Az alabbi csomagot kell telepiteni es betolteni: ggplot2 ## Telepites: Packages -> Install -> ggplot2 ######################################################################################### ## 1.1 Csomag betoltese library(ggplot2) ######################################################################################### ## BEOLVASAS ## ## Honnan lett adatunk? http://www.oecd.org/pisa/data/2015database/ ## Adattranszformacios szkript: transform.R ## Oszlopnevek magyarazata: http://www.oecd.org/pisa/data/2015database/Codebook_CMB.xlsx ######################################################################################### ## 2.1 Adat beolvasasa adat <- read.csv("pisa_hun_small.csv") ######################################################################################### ## FELDERITES ######################################################################################### ## 3.1 Milyen valtozoink vannak egyaltalan? ## 3.2 Ezek milyen tipusuak? ######################################################################################### ## VIZUALIZACIOS ALAPOK GGPLOT2-VEL ## ## Megprobalunk oda eljutni, hogy nagyjabol ertsuk, mirol van szo itt: ## https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/ggplot2-cheatsheet.pdf ######################################################################################### ######################################################################################### ## SCATTERPLOTOK ######################################################################################### ## 4.1 Hogyan neznek ki a matematikai es szovegertes pontszamok? ## Mi kell hozza? ## Adat + x tengely + y tengely ## 4.2 Hogyan teljesitenek a lanyok es a fiuk? Szinezzuk be a pontokat! ## 4.3 Szamit a szamitogepek szama otthon? Szinezzuk be a pontokat! ## 4.4 Egymasra masznak a pontok: probaljunk halvanyitani! ## 4.5 Meg mindig nem latszik rendesen: szedjuk szet kulonbozo kis abrakra! ## 4.6 Csinaljuk meg ugyanezt a szamitogepek szama szerint! ## 4.7 Onallo feladat: deritsuk ki, mit mond az iskola tipusa! ## Szinezzuk be a pontokat az IskolaTipusa valtozo szerint ## es/vagy szedjuk szet a valtozo szerint pici abrakra! ######################################################################################### ## Elmeleti kitekintes: ## 1. a ggplot2 retegezett strukturat hasznal, szetvalasztja az adatot a megjelenitestol ## 2. a facet jellegu vizualizaciokat a szakma "small multiples"-nek hivja, eleg elterjedt ## 3. Okolszabaly: minden, ami aes()-en belul van, az adatfuggo, minden, ami ## azon kivul, az altalanosan alkalmazott. ######################################################################################### ######################################################################################### ## Gyakorlati kitekintes: ## 1. sokat masolgatunk: Ctrl + C a masolasra es Ctrl + V a beillesztesre nagyon hasznos ## 2. nyugodtan bizzuk ra magunkat a fejlesztokornyezetre: Tab (es elvileg a Ctrl + Space) ## kombinacio szepen kiegesziti, amit mondani akarunk es segit a parameterezesben is ## 3. Elobb-utobb biztosan dokumentaciot kell olvasnunk, szerencsere eleg jo: ## http://docs.ggplot2.org/current/ ######################################################################################### ######################################################################################### ## HISTOGRAMOK ES SURUSEGABRAK ######################################################################################### ## 5.1 Hogyan neznek ki a termeszettudomanyos pontszamok? ## 5.2 Esetleg ennel jobb felbonassal? Allitsuk az oszlopszelesseget 5-re! ## 5.3 Simitsuk ki a gorbet! Keszitsunk egy surusegabrat! ## 5.4 Hasonlitsuk megint ossze a fiukat es a lanyokat! ## Itt a gorbe alatti teruletet akarjuk szinezni, nem pedig a gorbet magat, ## igy itt fillt hasznaljunk, ne clort! ## 5.5. Hat ezek jol egymasra masznak. :( ## Hivjuk segitsegul az alpha opciot! ## 5.6 Onallo feladat: Hasonlitsuk ossze a termeszettudomanyos pontszamokat ## iskolatipus szerint ######################################################################################### ## HALADO ESZTETIKAI RESZLETEK ## ## Hogyan nezhetnenek ki ezek az abrak kevesbe rosszul? ######################################################################################### ######################################################################################### ## SCALES ######################################################################################### ## 6.1 Az nem szimpatikus, hogy a fiuk pirosak, a lanyok pedig kekek, ## csereljuk meg a szineket a scale_fill_manual fuggvennyel! ## 6.2 Mi van, ha nem akarunk pepecselni a szinekkel, csak szeretnenk ## valami beepitettet? ## Nezzuk meg peldaul a colorbrewert: ## http://colorbrewer2.org/#type=qualitative&scheme=Dark2&n=3 ## 6.3 Modositsuk az x tengely feliratat! ######################################################################################### ## THEMES ######################################################################################### ## 7.1 Modositsunk valami altalanosat! ## Noveljuk meg az x tengely betumeretet es szinet! ## 7.2 Tegyuk at mashova a legendet! ## 7.3 Szabaduljunk meg ettol a csunya szurke hattertol mondjuk egy black and white ## temaval! ## Vigyazz: a theme_* fuggvenyek felulirjak a modositasokat, ugyhogy az osszes ## theme() hivas elott kell alkalmaznunk ######################################################################################### ## Megjegyzesek ## 1. Rengeteg geometriai beallitas van es ezek kombinalhatoak is ## 2. Most csak az egyertelmuen numerikus es egyertelmuen diszkret ertekekkel foglalkoztunk ## de a fenti geomoknak persze megvan a megfelelo kiterjesztese is. ## 3. Hala es koszonet a smarterpoland blognak, akiktol az adatbeolvasast lestem el: ## https://www.r-bloggers.com/pisa-2015-how-to-readprocessplot-the-data-with-r/ #########################################################################################