Includes summaries of chapters:
Chapter 4: Exploring data with graphs
Chapter 6: Correlations
Chapter 7: Simple/Multiple Regressions
Chapter 8: Logistic regression
Chapter 9: Comparing two means
Chapter 10: Comparing several means ANOVA
Chapter 11: Analysis of Covariance ANCOVA
Chapter 12: ...
Kapitel 4: Exploring data with graphs S.117-165
1. grundlegendes Name_plot <- ggplot(Datensatz, aes(x= Variable 1, y = Variable2, fill = x-Variable / group =
Objekt erstellen Gruppenvariable / color = Variable))
X-/Y-Achse begrenzen plot(ddf$height, ddf$weight, ylim=c(-5,130), xlim=c(-5,200))
Nullpunkt abline(x=0)
abline(y=0)
Regressionsgerade abline(model)
zum Diagramm
hinzufügen
2. Graphische Ebene Name_plot + geom_x()
hinzufügen x kann für folgende Graphentypen stehen
o geom_point = fügt Ebene aus Punkten hinzu z.B. für Scatterplots
o geom_line = fügt Ebene mit einer Linie hinzu
o geom_smooth(method = lm, se = FALSE/TRUE)= fügt Regressionsgerade hinzu
Method kann auch andere als lm sein (z.B. loess, dann ist es keine Gerade
se = FALSE blenden Standardfehler aus,True zeigt ihn an (als Schatten um die Linie)
o geom_bar = Bardiagramm/Balkendiagramm
o geom_histogram= Histogramm
Scatterplot scatterplot <- ggplot(Datensatz, aes(x = , y = ))
scatterplot + geom_point() + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
Plot nach Gruppen Scatterplot_neu <- scatterplot + facet_wrap(~ group)
getrennt
bar_plot <- ggplot(Datensatz, aes(x = fct_reorder(hero, injury), y = injury, fill = hero)
1. barplot + stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar", color = "black") +
labs(x = "Antrieb",
y = "Miles per Gallon (Stadt)",
1
, SUMMARY – ANDY FIELDS R – MULTIVARIATE STATISTIK
Barplot title = "Verbrauch nach Antrieb",
fill = "Antrieb")
fill fügt Farbe hinzu
stat_summary(fun.y = mean) stellt die Mittelwerte der Daten auf der y-Achse dar
geom = "bar" erzeugt Barplot
colour = "black" verleiht Säulen einen schwarzen Rand
labs(x="Test“, y = "Text“, title = "Text“, fill = "Text")beschriftet x- und y-Achse und gibt dem Plot einen
Titel + Beschriftung für die Farben
2. bar_plot + stat_summary(fun.y=mean, geom="bar", position=position_dodge())
+stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = "errorbar",
position=position_dodge(width=0.9),width=0.2)
+ labs(x = "X", y = "Y", title = "XX", fill = "XX")
fct_reorder(x-Variable, y-Variable) sortiert die Faktorstufen der Größe nach (i.d.R. aufsteigend)
position = position_dodge() bestimmt Abstand der Balken
stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = "errorbar",
position=position_dodge(width=0.9),width=0.2) macht Fehlerbalken und legt ihre Breite fest
Linienplot linien_plot <- ggplot(Datensatz, aes(x = class, y = cty))
linien_plot + stat_summary(fun.y = mean, geom = "point") +
stat_summary(fun.y = mean, geom = "line", aes(group = 1)) +
stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = "errorbar", width = 0.2) + labs(x = "X", y = "Y",
title = "XX")
stat_summary(fun.y = mean, geom = "point"): fügt eine Ebene mit Punkten hinzu, die Punkte stellen die Mittelwerte
dar
stat_summary(fun.y = mean, geom = "line", aes(group = 1)): fügt eine Ebene mit einer Linie hinzu, die die
Punkte verbindet, Argument aes(group = 1) teilt ggplot mit, dass alle Punkte in einer Gruppe gruppiert werden (also dass es
Mittelwerte sind)
stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = "errorbar", width = 0.2): fügt eine Ebene mit
Fehlerbalken hinzu, die die 95% KIs der Mittelwerte angeben, Argument width stellt Breite der KIs ein
2
, SUMMARY – ANDY FIELDS R – MULTIVARIATE STATISTIK
Linienplot mit Linien_plot <- ggplot(data = Datensatz, aes(x = time, y = grammar, group = Gruppenvariable, color
Gruppierungsvariable = Gruppenvariable))
Linienplot + stat_summary(fun.y = mean, geom = "line") + stat_summary(fun.data = mean_cl_normal,
geom = "errorbar", width = .2)
durch group = Gruppenvariable wird die Gruppenvariable (Group: Controls & Text Messagers) in den Plot eingefüht
durch color = Gruppenvariable werden die Bedingungen der Gruppenvariable im Linienplot eingefügt
Liniendiagramm Linienplot <- ggplot(data = gdp, aes(year, gdp, group = country_fac, color = country_fac))
Linien, die keine Linienplot + geom_line() + geom_point() + labs(x = "Year", y = "GDP per capita", color =
"Country")
Mittelwerte
hier kein stat.summary(fun.y = mean…)vor geom_line & geom_point, weil keine Mittelwerte, sondern nur die einzelnen
verbinden Messwerte pro Messzeitpunkt abgetragen und durch Linien verbunden werden
Histogramm Häufigkeiten einer Variable; diese wird auf der x-Achse dargestellt - y-Achse: Häufigkeit
histogramm <- ggplot(Datensatz, aes(cty))
histogramm + geom_histogram() + theme_classic()
Pakete ggplot2
Kapitel 6: Korrelationen S.205 - 243
3
, SUMMARY – ANDY FIELDS R – MULTIVARIATE STATISTIK
Wofür/wann Wir können die Beziehung zwischen zwei Variablen mit Hilfe von Korrelationskoeffizienten messen.
benutzen? Diese Koeffizienten liegen zwischen -1 und +1 (stärke des Zusammenhangs)
Welche gibt es?
name type assumptions
Pearson parametric data are interval
Sampling distribution has to be normally distributed
Both variables have to be normally distributed
(one of the variables can be a categorical variable
provided there are only two categories)
Needs to be standardized (Fishers z) when sampling
distribution not normal
Spearman non-parametric can be used when the data have violated parametric
assumptions such as non-normally distributed data
requires only ordinal data for both variables.
Kendall’s Tau non-parametric should be used rather than Spearman’s coefficient when
you have a small data set with a large number of tied
ranks
Bootstrapping non-parametric
point-biserial correlation coefficient quantifies the relationship between a continuous
variable and a variable that is a continuous dichotomy
(e.g., there is no continuum underlying the two
categories, such as passing or failing an exam)
biserial correlation coefficient quantifies the relationship between a continuous
variable and a variable that is a continuous dichotomy
(e.g., there is a continuum underlying the two
categories, such as passing or failing an exam)
Allgemein Correlation coefficients are effect sizes!
o caveat when using non-parametric correlation coefficients as effect sizes
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