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Quiz 240329 (단어의 효과)
Red, Black을 잘못 표시한 사람들 랜덤화출석부에 있는 Red, Black 과 실제 구글예습퀴즈에 올린 Red, Black 이 다른 사람들이 있어서 파악해 보았습니다. 잘못 선택하는 사람들의 수효가 7명인데 Red를 Black 이라고 한 사람이 4명이 나왔습니다. 7명을 둘로 나눌 때 가장 닮�...
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Quiz 240329 (단어의 영향)
Red, Black을 잘못 표시한 사람들 랜덤화출석부에 있는 Red, Black 과 실제 구글예습퀴즈에 올린 Red, Black 이 다른 사람들이 있어서 파악해 보았습니다. 잘못 선택하는 사람들의 수효가 7명인데 Red를 Black 이라고 한 사람이 4명이 나왔습니다. 7명을 둘로 나눌 때 가장 닮은 �...
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Quiz 240329 (단어의 영향)
Red, Black을 잘못 표시한 사람들 랜덤화출석부에 있는 Red, Black 과 실제 구글예습퀴즈에 올린 Red, Black 이 다른 사람들이 있어서 파악해 보았습니다. 잘못 선택하는 사람들의 수효가 7명인데 Red를 Black 이라고 한 사람이 4명이 나왔습니다. 7명을 둘로 나눌 때 가장 닮은 �...
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Literacy 240329
응답 집계 Counts Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15 Q16 Q17 Q18 Q19 Q20 Q21 Q22 Q23 Q24 Q25 9 3 458 9 12 41 542 40 76 12 520 23 13 15 28 485 169 24 541 30 27 36 535 55 32 8 19 41 9 517 50 23 44 305 515 25 179 502 34 59 46 37 520 16 67 464 104 30 29 473 572 41 23 563 49 125 15 50 198 37 26 367 46 22 416 38 33 22 21 469 43 56...
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Quiz 240322 (부연설명의 효과)
Red, Black을 잘못 표시한 사람들 랜덤화출석부에 있는 Red, Black 과 실제 구글예습퀴즈에 올린 Red, Black 이 다른 사람들이 있어서 파악해 보았습니다. 4/5 0시00분 현재 7명이 잘못 선택하였는데 Red 이면서 Black을 선택한 사람이 4명, Black 이면서 Red 를 선택한 사람이 3명 있�...
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Quiz 240322 (부연설명의 효과)
Red, Black을 잘못 표시한 사람들 랜덤화출석부에 있는 Red, Black 과 실제 구글예습퀴즈에 올린 Red, Black 이 다른 사람들이 있어서 파악해 보았습니다. 10/1 23시59분 현재 15명이 잘못 선택하였는데 Red 이면서 Black을 선택한 사람이 9명, Black 이면서 Red 를 선택한 사람이 6명 �...
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Quiz 240322 (부연설명의 효과)
Red, Black을 잘못 표시한 사람들 랜덤화출석부에 있는 Red, Black 과 실제 구글예습퀴즈에 올린 Red, Black 이 다른 사람들이 있어서 파악해 보았습니다. 10/1 23시59분 현재 15명이 잘못 선택하였는데 Red 이면서 Black을 선택한 사람이 9명, Black 이면서 Red 를 선택한 사람이 6명 �...
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Quiz 240322 (부연설명의 효과)
Red, Black을 잘못 표시한 사람들 랜덤화출석부에 있는 Red, Black 과 실제 구글예습퀴즈에 올린 Red, Black 이 다른 사람들이 있어서 파악해 보았습니다. 10/1 23시59분 현재 15명이 잘못 선택하였는데 Red 이면서 Black을 선택한 사람이 9명, Black 이면서 Red 를 선택한 사람이 6명 �...
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Quiz 240322 (부연설명의 효과)
Red, Black을 잘못 표시한 사람들 랜덤화출석부에 있는 Red, Black 과 실제 구글예습퀴즈에 올린 Red, Black 이 다른 사람들이 있어서 파악해 보았습니다. 10/1 23시59분 현재 15명이 잘못 선택하였는데 Red 이면서 Black을 선택한 사람이 9명, Black 이면서 Red 를 선택한 사람이 6명 �...
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Data Lab Scores (Red and Black) 240402
Red and Black 기초통계값 비교 최소값, 제1사분위수, 중위수, 산술평균, 제3사분위수, 최대값. 닮았나요? comments_w$group <- class_roll$group[match(comments_w$id, class_roll$id)] tapply(comments_w$total, comments_w$group, summary) %>% pander Red: Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 0 1.4 3 2.46 3.7 5 Black: M...
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