{"id":487,"date":"2023-07-29T17:59:32","date_gmt":"2023-07-29T17:59:32","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%9b%e0%b8%b4%e0%b8%a3%e0%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%b4%e0%b8%94%e0%b8%ad%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b8%b8%e0%b9%83%e0%b8%99-r\/"},"modified":"2023-07-29T17:59:32","modified_gmt":"2023-07-29T17:59:32","slug":"%e0%b8%9b%e0%b8%b4%e0%b8%a3%e0%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%b4%e0%b8%94%e0%b8%ad%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b8%b8%e0%b9%83%e0%b8%99-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%9b%e0%b8%b4%e0%b8%a3%e0%b8%b2%e0%b8%a1%e0%b8%b4%e0%b8%94%e0%b8%ad%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b8%b8%e0%b9%83%e0%b8%99-r\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e34\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e23\u0e43\u0e19 r"},"content":{"rendered":"

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\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e1b\u0e34\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e23\u0e21\u0e35\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e21\u0e1c\u0e37\u0e19\u0e1c\u0e49\u0e32 \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e23\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e42\u0e15\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e49\u0e32\u0e25\u0e07 \u0e04\u0e19\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e40\u0e01\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e19\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19<\/span><\/p>\n

\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e1b\u0e34\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e23\u0e21\u0e35\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e1b\u0e34\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e14 \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e23\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e42\u0e15\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e04\u0e19\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e40\u0e01\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e04\u0e19\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32<\/span><\/p>\n

\u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f \u0e40\u0e1e\u0e28\u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e17\u0e32\u0e07\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e0b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e02\u0e27\u0e32 \u0e2d\u0e32\u0e22\u0e38\u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e1a\u0e19\u0e41\u0e01\u0e19 y \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e23\u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e1a\u0e19\u0e41\u0e01\u0e19 x<\/span><\/p>\n

\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e34\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e23\u0e43\u0e19 R<\/span><\/p>\n

\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e34\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e23\u0e43\u0e19 R<\/strong><\/span><\/h3>\n

\u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e35\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e23\u0e15\u0e32\u0e21\u0e2d\u0e32\u0e22\u0e38 (0 \u0e16\u0e36\u0e07 100 \u0e1b\u0e35) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1e\u0e28 (M = “\u0e0a\u0e32\u0e22”, F = “\u0e2b\u0e0d\u0e34\u0e07”):<\/span><\/p>\n

 #make this example reproducible<\/span>\nset.seed(1)\n\n#create data frame\n<\/span>data <- data.frame(age = rep(1:100, 2), gender = rep(c(\"M\", \"F\"), each = 100))\n\n#add variable population\n<\/span>data$population <- 1\/sqrt(data$age) * runif(200, 10000, 15000)\n\n#convert population variable to percentage\n<\/span>data$population <- data$population \/ sum(data$population) * 100\n\n#view first six rows of dataset\n<\/span>head(data)\n\n# age gender population\n#1 1M 2.424362\n#2 2M 1.794957\n#3 3M 1.589594\n#4 4M 1.556063\n#5 5M 1.053662\n#6 6M 1.266231\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e34\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e23\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35 ggplot2<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #load ggplot2\n<\/em><\/span>library(ggplot2)\n\n#create population pyramid<\/span>\nggplot(data, aes(x = age, fill = gender,\n                 y = ifelse(test = gender == \"M\",\n                            yes = -population, no = population))) + \n  geom_bar(stat = \"identity\") +\n  scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(data$population) * c(-1,1)) +\n  coordinate_flip()<\/strong><\/pre>\n
 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e17\u0e47\u0e01<\/strong><\/h3>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e01\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e34\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e23\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c labs()<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 ggplot(data, aes(x = age, fill = gender,\n                 y = ifelse(test = gender == \"M\",\n                            yes = -population, no = population))) + \n  geom_bar(stat = \"identity\") +\n  scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(data$population) * c(-1,1)) +\n  labs(title = \"Population Pyramid\", x = \"Age\", y = \"Percent of population\")<\/span> +\n  coordinate_flip()<\/strong><\/pre>\n
 \u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e35<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e35\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e17\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e28\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c scale_color_manual()<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 ggplot(data, aes(x = age, fill = gender,\n                 y = ifelse(test = gender == \"M\",\n                            yes = -population, no = population))) + \n  geom_bar(stat = \"identity\") +\n  scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(data$population) * c(-1,1)) +\n  labs(title = \"Population Pyramid\", x = \"Age\", y = \"Percent of population\") +\n  scale_color_manual(values = c(\"pink\", \"steelblue\"),<\/span>\naesthetics = c(\"color\", \"fill\"))<\/span> +\n  coordinate_flip()<\/strong><\/pre>\n
 \u0e1b\u0e34\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e14\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e22\u0e38\u0e04<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e1b\u0e34\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e23\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c facet_wrap()<\/strong> \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28 A, B<\/em> \u0e41\u0e25\u0e30 C<\/em> \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e34\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28:<\/span><\/p>\n
 #make this example reproducible<\/span>\nset.seed(1)\n\n#create data frame\n<\/span>data_multiple <- data.frame(age = rep(1:100, 6),\n                   gender = rep(c(\"M\", \"F\"), each = 300),\n                   country = rep(c(\"A\", \"B\", \"C\"), each = 100, times = 2))\n\n#add variable population\n<\/span>data_multiple$population <- round(1\/sqrt(data_multiple$age)*runif(200, 10000, 15000), 0)\n\n#view first six rows of dataset\n<\/span>head(data_multiple)\n\n# age gender country population\n#1 1 MA 11328\n#2 2 MA 8387\n#3 3 MA 7427\n#4 4 MA 7271\n#5 5 MA 4923\n#6 6 MA 5916\n\n#create one population pyramid per country\n<\/span>ggplot(data_multiple, aes(x = age, fill = gender,\n                          y = ifelse(test = gender == \"M\",\n                                     yes = -population, no = population))) + \n  geom_bar(stat = \"identity\") +\n  scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(data_multiple$population) * c(-1,1)) +\n  labs(y = \"Population Amount\") + \n  coordinate_flip() +\n  facet_wrap(~country) +<\/span>\ntheme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))<\/span> #rotate x-axis labels<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 \u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e18\u0e35\u0e21<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e43\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e40\u0e23\u0e32\u0e01\u0e47\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e18\u0e35\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e34\u0e01\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49 theme_classic()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e34\u0e01\u0e14\u0e39\u0e21\u0e34\u0e19\u0e34\u0e21\u0e2d\u0e25\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19:<\/span><\/p>\n
 ggplot(data_multiple, aes(x = age, fill = gender,\n                          y = ifelse(test = gender == \"M\",\n                                     yes = -population, no = population))) + \n  geom_bar(stat = \"identity\") +\n  scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(data_multiple$population) * c(-1,1)) +\n  labs(y = \"Population Amount\") + \n  coordinate_flip() +\n  facet_wrap(~country) +<\/span>\ntheme_classic()<\/span> + \n  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49 ggthemes \u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e39\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23 ggthemes \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e14\u0e39\u0e17\u0e35\u0e48<\/span> \u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32<\/span> \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u0e1b\u0e34\u0e23\u0e30\u0e21\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e23 \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e32\u0e22\u0e38\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1e\u0e28\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-487","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-3"],"yoast_head":"\n\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e34\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e23\u0e43\u0e19 R - Statology<\/title>\n<meta name=\"description\" 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