ANALYSIS OF THE RESULTS OF THE NATIONAL MULTI-SUBJECT TEST USING STATISTICAL MODELING TOOLS IN RSTUDIO
DOI:
https://doi.org/10.32782/3041-2021/2025-4-45Keywords:
National Multi-Subject Test, RStudio, educational statistics, correlation analysis, clustering, sample mean, data visualizationAbstract
The article presents the results of an empirical study of the characteristics of the success of participants in the National Multi-Subject Test (NMT) using the RStudio software environment. The main goal of the work is to identify statistical patterns in the distribution of test scores, taking into account the demographic and regional characteristics of graduates, as well as to determine possible dependencies between age, gender and the level of their educational achievements. Modern R language libraries were used to process and analyze data, in particular dplyr, ggplot2, corrplot and caret, which provided the opportunity to conduct a comprehensive study: from cleaning and structuring data to constructing descriptive statistics, visualizing distributions and applying clustering methods to identify typical profiles of participants. During the study, sample groups were formed by regional indicators, age intervals and gender, and the average and limit indicators of results in the subject blocks of the NMT were determined. The analysis allowed not only to outline general trends in success, but also to identify features characteristic of individual categories of respondents. The constructed visualizations and statistical models made it possible not only to outline general trends in the success of graduates, but also to identify typical profiles of participants with similar characteristics. The results obtained have both scientific and practical value and can be used for further monitoring the quality of education, optimizing the process of preparing students for external assessments, forming more targeted educational strategies and improving approaches to assessing academic achievements. In addition, the results of the study are of interest to educational analysts, teachers and educational policy makers, as they allow taking into account regional, socio-demographic and cognitive characteristics of students when planning educational reforms.
References
Український центр оцінювання якості освіти URL: https://testportal.gov.ua/wp-content/uploads/2023/08/Pidsumky-provedennya_-NMT_2023-1.pdf (дата звернення 13.08.2025).
Програмування із використанням R у статистичних та маркетингових дослідженнях: Навчально-методичний комплекс дисципліни навч. посіб. для студентів спеціальності 075 «Маркетинг» / О. Є. Кофанов, С. О. Солнцев, О. В. Зозульов; КПІ ім. Ігоря Сікорського. Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023. 204 с.
Москальов І. О., Лисенко Д. П. Застосування методів математичної статистики у психолого-педагогічних дослідженнях : навч. посіб. Київ : НУОУ, 2023. 187с.
Джунь Й. В., Ясінський А. М, Соловей Л. Я. Опрацювання статистичних даних педагогічного дослідження засобами мови R. Вісник Міжнародного економіко-гуманітарного університету імені академіка Степана Дем'янчука. Серія: Педагогіка та психологія. № 1/2025. Видавничий дім «Гельветика». 2025. С. 49–56.
Капустін І. В., Голтяй Т. М., Євтушенко С. С., Мілаш О. О. Аналіз результатів НМТ-2024 / за заг. ред. Л. Д. Покроєвої. Харків : Харківська академія неперервної освіти, 2025. 96 с. URL: http://edu-post-diploma.kharkov.ua/?news=аналіз-результатів-нмт-2024-випускників (дата звернення 13.08.2025).
Майборода Р. Є. Комп’ютерна статистика : підручник. Київ : ВПЦ «Київський університет», 2019. 589 с.





