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Samenvatting volledig script voor statistiek A
- Établissement
- Universiteit Antwerpen (UA)
Met dit script behaalde ik 19/20 op het examen (samen met samenvatting leerstof)
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PDF-principe#Packages laden
library(car)
library(moments)
#R-bestand inladen
load(file.choose())
#csv-bestand inladen
Naam <- read.csv2(file.choose())
#Functies inladen
source(file.choose())
#handmatige methode voor pakketten inladen => aanklikken
#handmatige methode R-bestand inladen => file → open file
#handmatige methode CSV-Data inladen => import Dataset → From tekst (base) → (settings ok?) → import
#handmatige methode functies inladen => file → open file → source
Data aanmaken
#Vector + variabele maken
Naam <- c("Amy", "Marlies", "Adinda")
#aanmaken nieuwe variabele en toevoegen aan Dataframe volgnummers 1 tot 5000
Data$Variabele <- seq(1,500)
#Variabele uit Dataframe selecteren
Data$Variabele
#bestaande Dataframe bewerken
fix(Data)
#Dataframe maken van losse vectoren
Data <- Data.frame(Variabele, ID, Leeftijd, Voornaam, Werkstudent, Namen)
#Herhalingen maken van gegevens bv. 1,1,1,2,2? Met opmerkingen [CD1]: Samenvatting p15
Naam <- c(rep(1,3),rep(2,2))
OF Naam <- rep(c(1,2),c(3,2))
#reeks cijfers
Naam <- rep(1:10)
#Reeks opeenvolgende cijfers maken bv. 1,2,3,4,5 in stappen van 0.5
seq(1,5,0.5) seq( a,b,c) met a = beginwaarde, b = eindwaarde, c = eventuele stapgrootte
#Deel van Databestand nemen
Data(1:10,c(9,15,16)) rij 1 tot en met 10 kolom 9, 15, 16
, #Kenmerken bekijken (levels, class) checken of factor geordend is
attributes( )
Factor versus numeriek
#checken of de variabele een factor/numeriek is
is.factor(Data$Variabele)
is.numeric(Data$Variabele)
#wijziging variabele in factor
Data$Variabele.f <- as.factor(Data$Variabele)
#wijziging variabele in numerieke
Data$Variabele.f <- as.numeric(Data$Variabele)
Hercoderen
#voor hercoderen: al juist?
table(Data$Variabele)
#hercodeer je een (factor) variabele (en toevoegt aan het Databestand)
Data$Variabele.f <- recode(Data$Variabele, "1='Vlaanderen';2='Nederland'", as.factor = T) Met opmerkingen [CD2]: " 'A'='hoog' ; 'B'='laag' "
#hercodeer je een variabele, maak je een ordening in de volgorde (bij factor) Met opmerkingen [CD3R2]: " T='waar' ; F = 'niet waar' "
Met opmerkingen [CD4R2]: " lo:6 = '0' ; 6:hi = '1' "
Data$Variabele.f <- recode(Data$Variabele, "0:6='Goed'; 6:10='Zeer goed'", as.factor=T)
Met opmerkingen [CD5]: Element 0 tot 6 noemen we
#Na hercoderen nakijken of juist gehercodeerd is!!! goed
Met opmerkingen [CD6R5]: Ondergrens zit er niet bij,
table(Data$Variabele,Data$Variabele.f) bovengrens wel
is.factor(Data$Variabele) #true?
#Nakijken ordening (en aanpassen)
levels(Data$Variabele.f)
Data$Variabele.fo <- factor(Data$Variabele.f, ordered = T, levels = c('Goed','Zeer goed')) Met opmerkingen [CD7]: Hier volgorde plaatsen die je
wilt
VERSCHILLENDE SOORTEN VOORSTELLINGEN
#absolute frequentie opvragen
table(Data$Variabele)
#Relatieve frequentie opvragen en omzetten in procent
prop.table(table(Data$Variabele))*100
#Frequentietabel opvragen
freqtabel(Data$Variabele)
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