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2019 | OriginalPaper | Chapter

13. Fallstudie: Visualisierung

Author : Sebastian Sauer

Published in: Moderne Datenanalyse mit R

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

In diesem Kapitel wird die Visualisierung der Ergebnisse einer (quantitativen) Umfrage demonstriert. Typischerweise finden für solcherlei Daten Balkendiagramme Verwendung: Es werden Häufigkeiten pro Antwortstufe einer Frage (eines Items) visualisiert. Entsprechend stehen Fragen rund um Balkendiagramme im Mittelpunkt. Etwa: Wie kann man Zahlen zu einem Balkendiagramm hinzufügen? Wie kann man die Beschriftung der Achsen ändern, um die Namen der Items mit mehr Text anzuführen? Wie kann man die Reihenfolge von Balken innerhalb eines Diagramms ändern?

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Footnotes
1
Alle Items auf einmal werden durch die Funktion map(extra_items, levels) gezeigt.
 
3
extra_items_r_likert <- likert(items = extra_items_r); plot(extra_items_r_likert).
 
4
Unter http://​docs.​ggplot2.​org/​current/​position_​stack.​html findet man einige Hinweise dazu aus der Dokumentation von ggplot2.
 
5
Alternativ hätten wir die Faktorstufen umbenennen können, vgl. ?fct_relevel aus forcats.
 
6
extra %>% select_if(is.numeric) %>% ncol().
 
7
sum(is.na(extra)).
 
8
extra %>% select(i01:i10) %>% summarise_all(funs(min, max), na.rm = TRUE).
 
9
Ja.
 
10
Diese Palette nutzt erdfarbene Töne.
 
11
Zum Beispiel über guide_legend().
 
12
Zum Beispiel mit labs().
 
13
Zum Beispiel mit aes(x = reorder(Antwort, n_prop)).
 
14
coord_flip().
 
15
likert::plot().
 
Metadata
Title
Fallstudie: Visualisierung
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_13