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2019 | OriginalPaper | Chapter

8. Deskriptive Statistik

Author : Sebastian Sauer

Published in: Moderne Datenanalyse mit R

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Zu Beginn werden einige wesentliche Gedanken der deskriptiven Statistik illustriert. Im Anschluss finden sich R-Befehle, um gängige univariate Statistiken zu berechnen. Der letzte Abschnitt erläutert zuerst grob, was man unter einer Korrelation versteht, und zeigt danach passende R-Befehle.

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Footnotes
1
Gibt es auch Situationen, in denen man einen Vektor in mehreren Kennwerten zusammenfassen möchte?
 
2
Eine interessante Ergänzung und Alternative ist das Programm Exploratory, https://​exploratory.​io/​, welches eine „klickbare“ Oberfläche für explorative Datenanalyse bietet. Die Software baut auf R auf, gibt die R-Syntax aus und ist eng an das Tidyverse angelehnt. Ähnliches gilt für die Software jamovi, https://​www.​jamovi.​org/​ und. Beide sind modern und aufgeräumt im Erscheinungsbild.
 
3
Der Modus ist im Standard-R nicht mit einem eigenen Befehl vertreten. Man kann ihn aber leicht von Hand bestimmen, z. B. mit count(df, x) %>% arrange(-n) %>% top_n(1), wobei x die relevante Variable und df einen Dataframe darstellt. Es gibt auch einige Pakete, die diese Funktion anbieten: z. B. modes::modes().
 
4
Der MAD ist im Standard-R nicht mit einem eigenen Befehl vertreten. Es gibt einige Pakete, die diese Funktion anbieten: z. B. lsr::aad (absolute average deviation from the mean).
 
5
R, R, R, F, F, F, F, R, R.
 
6
Ja: tally(bestanden ~ interest + self_eval, data = drop_na(stats_test).
 
7
Zum Beispiel so: mean(stats_test$score, na.rm = TRUE).
 
8
Vielleicht ist das Geschmackssache; dplyr vereinheitlicht die Syntax und führt viele Operationen auf eine Grundmenge an Bausteinen zurück, was in einigen Situationen hilfreich ist.
 
9
drop_na() bezieht sich nur auf Dataframes; na.omit() kann auch Vektoren verarbeiten. drop_na() fügt sich in dplyr-Syntax; so können Variablennamen ohne Anführungsstriche übergeben werden.
 
10
Ja; lädt man tidyverse, so wird angezeigt, welche Pakete geladen werden. Mit tidyverse_packages() kann man sich explizit aufzeigen lassen, welche Pakete geladen werden. Um genau zu sein, werden die Pakete nicht „geladen“, sondern an den Suchpfad angehängt; vgl. Wickham (2014).
 
11
tally(interest ~ bestanden, data = stats_test).
 
12
tally(interest ~ bestanden, data = stats_test, format = ″​proportion″​).
 
13
?tally; das Argument lautet format = ″​percent″​.
 
14
stats_test %>% count(study_time, bestanden) %>%  group_by(bestanden) %>%  mutate(prop = n / sum(n).
 
15
favstats(score ~ interest, data = stats_test); inspect() bietet die Möglichkeit nicht.
 
Metadata
Title
Deskriptive Statistik
Author
Sebastian Sauer
Copyright Year
2019
Book
Moderne Datenanalyse mit R

Print ISBN: 978-3-658-21586-6

Electronic ISBN: 978-3-658-21587-3

Copyright Year: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-21587-3_8