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Table of Contents

\n", "
" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "impossible-patient", "metadata": {}, "source": [ "R ist eine Open Source Softwareumgebung und eine Programmiersprache für statistische Berechnungen und Graphiken, die für alle gängigen Betriebssysteme verfügbar ist. Sie wird u.a. auch mit der Anaconda-Distribution ausgeliefert, die Sie bereits aus früheren Modulen Ihres Studiums kennen.\n", "\n", "R verfügt über eine sehr aktive Community, die die Software ständig weiterentwickelt und durch frei verfügbare Bibliotheken in ihrer Funktionalität erweitert. Dadurch sind neue statistische Verfahren häufig wesentlich schneller verfügbar als in proprietärer Software.\n", "\n", "Im Kontext dieses Kurses arbeiten wir mit Jupyter Notebooks, da sich diese durch die Kombination von beschreibendem bzw. erläuternden Text und ausführbaren Codeblöcken besonders eignen. Für aufwendige Datenanalysen ist aber auch die integrierte Entwicklungsumgebung R Studio empfehlenswert, die es ermöglicht auch immer einen Blick auf die aktuell verwendeten Daten zu haben. Auch [R Studio](https://www.rstudio.com/products/rstudio/) ist Teil der Anaconda-Distribution, ein austesten ist also ohne großen Aufwand möglich.\n", "\n", "In diesem Jupyter Notebook erhalten Sie nun eine kurze Einführung in die Arbeit mit R, bevor wir dann in den nachfolgenden Jupyter Notebooks die Aufbereitung und Auswertung von Daten aus empirischen Erhebungen thematisieren." ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "homeless-dominant", "metadata": {}, "source": [ "## R als Taschenrechner\n", "\n", "Wie Sie es auch von Python her kennen, können Sie in Codezeilen auch bei der Nutzung eines R-Kernels Rechenoperationen ausführen. Im Unterschied zur Arbeit mit Python sehen Sie für jede Operation, die einen Rückgabewert erzeugt, selbigen im Ausgabebereich unterhalb der Codezelle des Jupyter Notebooks." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "id": "intelligent-surgeon", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "7" ], "text/latex": [ "7" ], "text/markdown": [ "7" ], "text/plain": [ "[1] 7" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/html": [ "3" ], "text/latex": [ "3" ], "text/markdown": [ "3" ], "text/plain": [ "[1] 3" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/html": [ "10" ], "text/latex": [ "10" ], "text/markdown": [ "10" ], "text/plain": [ "[1] 10" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/html": [ "2.5" ], "text/latex": [ "2.5" ], "text/markdown": [ "2.5" ], "text/plain": [ "[1] 2.5" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/html": [ "21" ], "text/latex": [ "21" ], "text/markdown": [ "21" ], "text/plain": [ "[1] 21" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "5+2 #Addition\n", "5-2 #Subtraktion\n", "5*2 #Multiplikation\n", "5/2 #Division\n", "(5+2)*(5-2) #Berechnungen mit Klammern" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "separated-majority", "metadata": {}, "source": [ "Komplexere Berechnungen, die nicht über die einfache Verknüpfung von Zahlenwerten und Rechenoperatoren zu realisieren sind, werden in Funktionen realisiert, in denen die Berechnungsroutine hinterlegt ist. Auch hier werden Sie viele Parallelen zu Python und anderen Programmiersprachen erkennen können. Der Aufruf von Funktionen erfolgt über den Funktionsnamen, der immer von runden Klammern gefolgt ist:\n", "\n", "```R\n", "funktionsname() #Aufruf der Funktion \"funktionsname\"\n", "```\n", "Innerhalb der Klammern können mit Hilfe von Übergabeparametern Werte an die Funktion übergeben werden. Darüber hinaus können auch Optionen, die von der Funktion bereitgestellt werden, ausgewählt werden. In unserem Kontext sind dies i.d.R. Angaben zur Berechnungsvariante oder dem Umgang mit bestimmten Werten.\n", "```R\n", "funktionsname(daten_fuer_die_berechnung, weitere_optionen)\n", "```\n", "Schauen wir uns ein Beispiel an: Die Funktion `log()` berechnet Logarithmus eines übergebenen Werts. Voreingestellt ist hier die Berechnung des natürlichen Logarithmus." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "id": "racial-julian", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "1.6094379124341" ], "text/latex": [ "1.6094379124341" ], "text/markdown": [ "1.6094379124341" ], "text/plain": [ "[1] 1.609438" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "log(5) #Berechnen des natürlichen Logarithmus der Zahl 5" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "hydraulic-perry", "metadata": {}, "source": [ "Soll der Logarithmus zu einer anderen Basis berechnet werden, ist eine entsprechende Angabe mittels des Übergabeparameters `base` möglich." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "id": "colonial-hollow", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "2.32192809488736" ], "text/latex": [ "2.32192809488736" ], "text/markdown": [ "2.32192809488736" ], "text/plain": [ "[1] 2.321928" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "log(5, base = 2)" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "critical-carol", "metadata": {}, "source": [ "## Verwenden der Hilfe\n", "Gerade zu Beginn wissen Sie nicht immer, welche Optionen eine Funktion bietet. Aber auch später, insbesondere bei der Arbeit mit neuen Bibliotheken, werden Sie die Funktionsweise und Einstellungsmöglichkeiten von Funktionen immer wieder nachschauen müssen. Die erste Anlaufstelle in diesem Zusammenhang ist die Dokumentation. Diese können Sie -- wie auch in Python -- recht einfach durch das Voranstellen eines `?` vor die jeweilige Funktion oder das Objekt erreichen. Sie müssen jedoch bei Funktionen die runden Klammern für den Funktionsaufruf weglassen.\n", "\n", "Neben einer Beschreibung der Funktion finden Sie auch Beispiele für die Nutzung der Funktion und natürlich Erläuterungen zu den möglichen Optionen, die Sie über die Übergabeparameter spezifizieren können." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "id": "deluxe-quarter", "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "?log #Aufruf der Hilfe für die Funktion log." ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "vertical-midwest", "metadata": {}, "source": [ "**Aufgabe:**\n", "Rufen Sie die Hilfe zur Funktion `round` auf und finden Sie heraus, was diese Funktion tut. Was für Einstellungen können Sie mit Hilfe der Übergabeparameter vornehmen? Runden Sie das Ergebnis der Berechnung des natürlichen Logarithmus der Zahl 5 `log(5)` auf zwei Stellen nach dem Komma." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "id": "environmental-marketplace", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "1.61" ], "text/latex": [ "1.61" ], "text/markdown": [ "1.61" ], "text/plain": [ "[1] 1.61" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/html": [ "1.61" ], "text/latex": [ "1.61" ], "text/markdown": [ "1.61" ], "text/plain": [ "[1] 1.61" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "?round #Hilfe aufrufen\n", "round(log(5), 2) #Runden des Ergebnisses der Berechnung des natürlichen Logarithmus der Zahl 5\n", "\n", "#Alternativ in mehreren Einzelschritten:\n", "ergebnis_log_5 <- log(5)\n", "round(ergebnis_log_5, 2)" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "paperback-school", "metadata": {}, "source": [ "## Variablen und Vektoren\n", "Bisher haben wir die Werte für die verschiedenen Anweisungen immer direkt eingegeben. Sie können sich vorstellen, dass dies im Kontext statistischer Auswertungen wenig praktikabel und zudem äußerst fehleranfällig ist. Die Daten werden daher in Variablen abgelegt bzw. mit diesen verknüpft. Sie können sich dieses Vorgehen ähnlich wie das Ablegen in einer beschrifteten Schublade vorstellen. Sie können diese bei Bedarf öffnen und an den dort abgelegten Inhalt gelangen. Auch dieses Vorgehen kennen Sie bereits aus der Arbeit mit Python. \n", "\n", "### Variablen anlegen\n", "\n", "Die Zuweisung von Werten zu Variablen kann in R über zwei verschiedene Notationen realisiert werden. Bereits bekannt dürfte Ihnen die Zuweisung mittels eines Gleichheitszeichens sein. Diese Art der Zuweisung wird bei der Zuweisung von Werten zu Übergabeparametern verwendet. Außerhalb des Kontextes von Übergabeparametern ist in R jedoch die Pfeilnotation üblicher: `variable <- wert`. In den meisten Fällen lässt sich jedoch auch das Gleichzeichen als Zuweisungsoperator verwenden. Nur in sehr wenigen Ausnahmefällen funktioniert dies nicht. Dies können wir an dieser Stelle aber getrost außer Acht lassen. \n", "\n", "Beachten Sie bitte, dass eine Zuweisung keine Rückgabe bzw. Ausgabe erzeugt, es also zunächst so aussieht, als ob nichts passieren würde. Wollen Sie die \"Schublade\" öffnen, sich also den mit einer Variablen verknüpften Inhalt ansehen. Erreichen Sie dies in R über den einfachen Variablenaufruf (Namen der Variablen in die Codezelle schreiben)." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "id": "actual-willow", "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "a = 5 #Zuweisung mit \"=\"\n", "b <- 2 #Zuweisung mit \"<-\"" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "id": "personal-salon", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "5" ], "text/latex": [ "5" ], "text/markdown": [ "5" ], "text/plain": [ "[1] 5" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/html": [ "2" ], "text/latex": [ "2" ], "text/markdown": [ "2" ], "text/plain": [ "[1] 2" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "a #Rückgabe (hier auch Ausgabe bzw. Anzeige) des in der Variable a gespeicherten Werts\n", "b #Rückgabe der Variable b" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "collaborative-plane", "metadata": {}, "source": [ "### Vektoren anlegen\n", "Üblicher Weise arbeiten wir im Kontext statistischer Auswertungen nicht auf der Ebene einzelner Merkmalsausprägungen (=Werte). In R lassen sich mehrere Werte gleichen Datentyps in Vektoren ablegen. Das Zusammenfügen und ggf. in einen einheitlichen Datentyp umwandeln übernimmt die Funktion `c` (=combine). " ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 8, "id": "immune-houston", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "\n", "
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  4. 8
  5. 10
\n" ], "text/latex": [ "\\begin{enumerate*}\n", "\\item 1\n", "\\item 3\n", "\\item 5\n", "\\item 8\n", "\\item 10\n", "\\end{enumerate*}\n" ], "text/markdown": [ "1. 1\n", "2. 3\n", "3. 5\n", "4. 8\n", "5. 10\n", "\n", "\n" ], "text/plain": [ "[1] 1 3 5 8 10" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "zahlenfolge <- seq(1,9,2) #Anlegen des Vektors mit Hilfe der seq-Funktion. Beginnend bei 1 bis zu einem Wert von 9 und einer Schrittweite von 2\n", "zahlenfolge\n", "zahlenfolge[4:5] <- c(8,10); zahlenfolge #Werte verändern und Ergebnis betrachten" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "critical-array", "metadata": {}, "source": [ "## Dataframe\n", "\n", "### Anlegen eines Dataframe\n", "\n", "Mehrere Vektoren lassen sich zu einem Dataframe zusammenfassen. Voraussetzung dafür ist, dass die Vektoren die gleiche Länge besitzen. Daten für statistische Auswertungen werden i.d.R. in diesem Datenformat gespeichert. Die Vektoren enthalten dabei die Werte einzelner Merkmale (=Variablen) und bilden die Spalten. In den Zeilen finden sich die Angaben, die sich auf ein Untersuchungsobjekt beziehen." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 19, "id": "usual-equity", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "
A data.frame: 5 × 3
IDVorkenntnisseVorbereitung
<int><fct><dbl>
1ja 25
2nein 32
3nein 41
4ja 29
5keine Angabe47
\n" ], "text/latex": [ "A data.frame: 5 × 3\n", "\\begin{tabular}{lll}\n", " ID & Vorkenntnisse & Vorbereitung\\\\\n", " & & \\\\\n", "\\hline\n", "\t 1 & ja & 25\\\\\n", "\t 2 & nein & 32\\\\\n", "\t 3 & nein & 41\\\\\n", "\t 4 & ja & 29\\\\\n", "\t 5 & keine Angabe & 47\\\\\n", "\\end{tabular}\n" ], "text/markdown": [ "\n", "A data.frame: 5 × 3\n", "\n", "| ID <int> | Vorkenntnisse <fct> | Vorbereitung <dbl> |\n", "|---|---|---|\n", "| 1 | ja | 25 |\n", "| 2 | nein | 32 |\n", "| 3 | nein | 41 |\n", "| 4 | ja | 29 |\n", "| 5 | keine Angabe | 47 |\n", "\n" ], "text/plain": [ " ID Vorkenntnisse Vorbereitung\n", "1 1 ja 25 \n", "2 2 nein 32 \n", "3 3 nein 41 \n", "4 4 ja 29 \n", "5 5 keine Angabe 47 " ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "#Anlegen eines Vektors für die ID\n", "id <- 1:5 \n", "\n", "#Anlegen eines Vektors für die Variable Vorkenntnisse\n", "vorkenntnisse <- c(\"ja\", \"nein\", \"nein\", \"ja\", \"keine Angabe\")\n", "\n", "#Anlegen eines Vektors für die Variable Anzahl Stunden zur Vorbereitung des Lernstoffs\n", "vorbereitung_in_stunden <- c(25, 32, 41, 29, 47)\n", "\n", "#Zusammenfassen in einem Dataframe\n", "#Die Angabe der Spaltennamen (ID, Vorkenntnisse, Vorbereitung) ist optional.\n", "#Über den Parameter stringsAsFactors kann angegeben werden, ob Zeichenketten als Faktoren (=kategoriale Variablen) behandelt werden sollen\n", "data_sample_1 <- data.frame(ID = id, Vorkenntnisse = vorkenntnisse, Vorbereitung = vorbereitung_in_stunden, stringsAsFactors = TRUE)\n", "data_sample_1" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "technological-characterization", "metadata": {}, "source": [ "Die Funktion `str()` liefert Angaben zur internen Struktur der übergebenen Variable. Für einen Dataframe wird neben den Datentypen einzelner Variablen auch die Anzahl der Beobachtungen (hier: `5 obs.`) und die Anzahl der Variablen angegeben. Für unsere kategoriale Variable `Vorkenntnisse` wurden drei sogenannte Levels (=Merkmalsausprägungen) angelegt. Jedem der Faktorlevel ist eine Zahl zugeordnet, die Werte werden also automatisch kodiert. Da R die Bedeutung der einzelnen Zeichenketten nicht kennt, erfolgt die Zuordnung alphabetisch: \"ja\" = 1, \"keine Angabe\" = 2, \"nein\" = 3. Diese Zuordnung ist nicht wirklich sinnvoll, wie wir dies ändern, werden wir aber zu einem späteren Zeitpunkt thematisieren." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 20, "id": "still-fountain", "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "'data.frame':\t5 obs. of 3 variables:\n", " $ ID : int 1 2 3 4 5\n", " $ Vorkenntnisse: Factor w/ 3 levels \"ja\",\"keine Angabe\",..: 1 3 3 1 2\n", " $ Vorbereitung : num 25 32 41 29 47\n" ] } ], "source": [ "#Zusammenfassung inkl. Kodierung der einzelnen Spalten\n", "str(data_sample_1)" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "13523b79", "metadata": {}, "source": [ "**Aufgabe:** \n", "Legen Sie einen Dataframe an, der die Daten der nachfolgenden Tabelle enthält und lassen Sie sich die interne Struktur ausgeben.\n", "\n", "|ID|Alter|Studiengang|\n", "|--|-----|-----------|\n", "|1 |23 |DDM |\n", "|2 |30 |IW |\n", "|3 |27 |DDM |\n", "|4 |32 |DDM |\n", "|5 |26 |IW |" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 21, "id": "5bab5d9f", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "
A data.frame: 5 × 3
IDAlterStudiengang
<int><dbl><fct>
123DDM
230IW
327DDM
432DDM
526IW
\n" ], "text/latex": [ "A data.frame: 5 × 3\n", "\\begin{tabular}{lll}\n", " ID & Alter & Studiengang\\\\\n", " & & \\\\\n", "\\hline\n", "\t 1 & 23 & DDM\\\\\n", "\t 2 & 30 & IW \\\\\n", "\t 3 & 27 & DDM\\\\\n", "\t 4 & 32 & DDM\\\\\n", "\t 5 & 26 & IW \\\\\n", "\\end{tabular}\n" ], "text/markdown": [ "\n", "A data.frame: 5 × 3\n", "\n", "| ID <int> | Alter <dbl> | Studiengang <fct> |\n", "|---|---|---|\n", "| 1 | 23 | DDM |\n", "| 2 | 30 | IW |\n", "| 3 | 27 | DDM |\n", "| 4 | 32 | DDM |\n", "| 5 | 26 | IW |\n", "\n" ], "text/plain": [ " ID Alter Studiengang\n", "1 1 23 DDM \n", "2 2 30 IW \n", "3 3 27 DDM \n", "4 4 32 DDM \n", "5 5 26 IW " ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "'data.frame':\t5 obs. of 3 variables:\n", " $ ID : int 1 2 3 4 5\n", " $ Alter : num 23 30 27 32 26\n", " $ Studiengang: Factor w/ 2 levels \"DDM\",\"IW\": 1 2 1 1 2\n" ] } ], "source": [ "#Dataframe in einem Schritt anlegen. Alternativ können auch für die einzelnen Variablen zunächst Vektoren angelegt werden und \n", "#anschließend zu einem Dataframe zusammengeführt werden\n", "erster_dataframe <- data.frame(ID = 1:5, Alter = c(23,30,27,32,26), Studiengang = c(\"DDM\", \"IW\", \"DDM\", \"DDM\", \"IW\"))\n", "erster_dataframe\n", "str(erster_dataframe)" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "owned-facial", "metadata": {}, "source": [ "### Zugriff auf DataFrame-Elemente\n", "Wie auch bei Vektoren kann auf einzelne Elemente in einem Dataframe über die zugehörigen Indexwerte zugegriffen werden. Bei einem Dataframe haben wir jedoch mit den Zeilen und Spalten zwei Dimensionen, die sich auch beim Zugriff widerspiegeln. In den eckigen Klammern können zwei Werte übergeben werden, der erste steht dabei für den Zeilenindex und der zweite für den Spaltenindex. Bleibt eine Indexpositionen leer, so wird die gesamte Zeile bzw. die gesamte Spalte ausgewählt.\n", "\n", "```R\n", "data_frame[zeile, spalte]\n", "```" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 22, "id": "strong-knife", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "\n", "\t\n", "\n", "
A data.frame: 1 × 3
IDVorkenntnisseVorbereitung
<int><fct><dbl>
11ja25
\n" ], "text/latex": [ "A data.frame: 1 × 3\n", "\\begin{tabular}{r|lll}\n", " & ID & Vorkenntnisse & Vorbereitung\\\\\n", " & & & \\\\\n", "\\hline\n", "\t1 & 1 & ja & 25\\\\\n", "\\end{tabular}\n" ], "text/markdown": [ "\n", "A data.frame: 1 × 3\n", "\n", "| | ID <int> | Vorkenntnisse <fct> | Vorbereitung <dbl> |\n", "|---|---|---|---|\n", "| 1 | 1 | ja | 25 |\n", "\n" ], "text/plain": [ " ID Vorkenntnisse Vorbereitung\n", "1 1 ja 25 " ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/html": [ "\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "
A data.frame: 3 × 3
IDVorkenntnisseVorbereitung
<int><fct><dbl>
22nein32
33nein41
44ja 29
\n" ], "text/latex": [ "A data.frame: 3 × 3\n", "\\begin{tabular}{r|lll}\n", " & ID & Vorkenntnisse & Vorbereitung\\\\\n", " & & & \\\\\n", "\\hline\n", "\t2 & 2 & nein & 32\\\\\n", "\t3 & 3 & nein & 41\\\\\n", "\t4 & 4 & ja & 29\\\\\n", "\\end{tabular}\n" ], "text/markdown": [ "\n", "A data.frame: 3 × 3\n", "\n", "| | ID <int> | Vorkenntnisse <fct> | Vorbereitung <dbl> |\n", "|---|---|---|---|\n", "| 2 | 2 | nein | 32 |\n", "| 3 | 3 | nein | 41 |\n", "| 4 | 4 | ja | 29 |\n", "\n" ], "text/plain": [ " ID Vorkenntnisse Vorbereitung\n", "2 2 nein 32 \n", "3 3 nein 41 \n", "4 4 ja 29 " ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "#Auswahl von Zeilen (hier Zeile 1)\n", "data_sample_1[1,]\n", "\n", "#Auswahl von Zeilen (hier Zeilen 2 bis 4)\n", "data_sample_1[2:4,]" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 23, "id": "finite-holder", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "\n", "
  1. 25
  2. 32
  3. 41
  4. 29
  5. 47
\n" ], "text/latex": [ "\\begin{enumerate*}\n", "\\item 25\n", "\\item 32\n", "\\item 41\n", "\\item 29\n", "\\item 47\n", "\\end{enumerate*}\n" ], "text/markdown": [ "1. 25\n", "2. 32\n", "3. 41\n", "4. 29\n", "5. 47\n", "\n", "\n" ], "text/plain": [ "[1] 25 32 41 29 47" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/html": [ "\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "
A data.frame: 5 × 2
IDVorbereitung
<int><dbl>
125
232
341
429
547
\n" ], "text/latex": [ "A data.frame: 5 × 2\n", "\\begin{tabular}{ll}\n", " ID & Vorbereitung\\\\\n", " & \\\\\n", "\\hline\n", "\t 1 & 25\\\\\n", "\t 2 & 32\\\\\n", "\t 3 & 41\\\\\n", "\t 4 & 29\\\\\n", "\t 5 & 47\\\\\n", "\\end{tabular}\n" ], "text/markdown": [ "\n", "A data.frame: 5 × 2\n", "\n", "| ID <int> | Vorbereitung <dbl> |\n", "|---|---|\n", "| 1 | 25 |\n", "| 2 | 32 |\n", "| 3 | 41 |\n", "| 4 | 29 |\n", "| 5 | 47 |\n", "\n" ], "text/plain": [ " ID Vorbereitung\n", "1 1 25 \n", "2 2 32 \n", "3 3 41 \n", "4 4 29 \n", "5 5 47 " ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "#Auswahl von Spalten (hier Spalte 3)\n", "data_sample_1[,3]\n", "\n", "#Auswahl von Spalten (hier Spalten 1 und 3)\n", "data_sample_1[,c(1,3)]" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 24, "id": "neutral-union", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "25" ], "text/latex": [ "25" ], "text/markdown": [ "25" ], "text/plain": [ "[1] 25" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/html": [ "\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "
A data.frame: 2 × 2
IDVorbereitung
<int><dbl>
1125
2232
\n" ], "text/latex": [ "A data.frame: 2 × 2\n", "\\begin{tabular}{r|ll}\n", " & ID & Vorbereitung\\\\\n", " & & \\\\\n", "\\hline\n", "\t1 & 1 & 25\\\\\n", "\t2 & 2 & 32\\\\\n", "\\end{tabular}\n" ], "text/markdown": [ "\n", "A data.frame: 2 × 2\n", "\n", "| | ID <int> | Vorbereitung <dbl> |\n", "|---|---|---|\n", "| 1 | 1 | 25 |\n", "| 2 | 2 | 32 |\n", "\n" ], "text/plain": [ " ID Vorbereitung\n", "1 1 25 \n", "2 2 32 " ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "#Auswahl einer Zelle (Zeile 1, Spalte 3)\n", "data_sample_1[1,3]\n", "\n", "#Auswahl mehrerer Zellen\n", "data_sample_1[1:2, c(1,3)]" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "significant-closer", "metadata": {}, "source": [ "Da im Kontext statistischer Auswertungen häufig der Zugriff auf Variablen notwendig ist und gerade bei Studien mit vielen Variablen das Verwenden von Indexwerten schnell zu Fehlern führen kann (z.B. durch falsches Auszählen der Indexposition einer Variablen), gibt es für den Zugriff auf Variablen noch weitere Alternativen: Zum einen kann der Variablenname über ein `$` an den Dataframe angehängt werden. Zum anderen kann der Variablenname als Zeichenkette in den eckigen Klammern verwendet werden. Diese Variante ist immer dann zu verwenden, wenn in den Spaltennamen Leerzeichen enthalten sind. Auch bietet diese Variante die Möglichkeit mehrere Variablen anhand ihres Names auszuwählen." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 25, "id": "automotive-import", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "\n", "
  1. ja
  2. nein
  3. nein
  4. ja
  5. keine Angabe
\n", "\n", "
\n", "\t\n", "\t\tLevels:\n", "\t\n", "\t\n", "\t
  1. 'ja'
  2. 'keine Angabe'
  3. 'nein'
\n", "
" ], "text/latex": [ "\\begin{enumerate*}\n", "\\item ja\n", "\\item nein\n", "\\item nein\n", "\\item ja\n", "\\item keine Angabe\n", "\\end{enumerate*}\n", "\n", "\\emph{Levels}: \\begin{enumerate*}\n", "\\item 'ja'\n", "\\item 'keine Angabe'\n", "\\item 'nein'\n", "\\end{enumerate*}\n" ], "text/markdown": [ "1. ja\n", "2. nein\n", "3. nein\n", "4. ja\n", "5. keine Angabe\n", "\n", "\n", "\n", "**Levels**: 1. 'ja'\n", "2. 'keine Angabe'\n", "3. 'nein'\n", "\n", "\n" ], "text/plain": [ "[1] ja nein nein ja keine Angabe\n", "Levels: ja keine Angabe nein" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/html": [ "\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "
A data.frame: 5 × 2
IDVorkenntnisse
<int><fct>
1ja
2nein
3nein
4ja
5keine Angabe
\n" ], "text/latex": [ "A data.frame: 5 × 2\n", "\\begin{tabular}{ll}\n", " ID & Vorkenntnisse\\\\\n", " & \\\\\n", "\\hline\n", "\t 1 & ja \\\\\n", "\t 2 & nein \\\\\n", "\t 3 & nein \\\\\n", "\t 4 & ja \\\\\n", "\t 5 & keine Angabe\\\\\n", "\\end{tabular}\n" ], "text/markdown": [ "\n", "A data.frame: 5 × 2\n", "\n", "| ID <int> | Vorkenntnisse <fct> |\n", "|---|---|\n", "| 1 | ja |\n", "| 2 | nein |\n", "| 3 | nein |\n", "| 4 | ja |\n", "| 5 | keine Angabe |\n", "\n" ], "text/plain": [ " ID Vorkenntnisse\n", "1 1 ja \n", "2 2 nein \n", "3 3 nein \n", "4 4 ja \n", "5 5 keine Angabe " ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "#Alternative zur Auswahl von Spalten (Vorschläge und Autovervollständigung über \"Tab\")\n", "data_sample_1$Vorkenntnisse\n", "\n", "#Weitere Alternative zur Auswahl von Spalten, mit der Option mehrere Spalten gleichzeitig zu wählen\n", "data_sample_1[,c(\"ID\",\"Vorkenntnisse\")]" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "welcome-closing", "metadata": {}, "source": [ "Auch eine komplexere Auswahl von Elementen aus einem Dataframe ist möglich. Dies kommt z.B. zur Anwendung, wenn bestimmte Auswertungen nur mit einem Teil der Stichprobe erfolgen sollen. Dazu lassen sich mit booleschen Ausdrücken Bedingungen formulieren." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 26, "id": "sonic-booth", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "
A data.frame: 2 × 3
IDVorkenntnisseVorbereitung
<int><fct><dbl>
11ja25
44ja29
\n" ], "text/latex": [ "A data.frame: 2 × 3\n", "\\begin{tabular}{r|lll}\n", " & ID & Vorkenntnisse & Vorbereitung\\\\\n", " & & & \\\\\n", "\\hline\n", "\t1 & 1 & ja & 25\\\\\n", "\t4 & 4 & ja & 29\\\\\n", "\\end{tabular}\n" ], "text/markdown": [ "\n", "A data.frame: 2 × 3\n", "\n", "| | ID <int> | Vorkenntnisse <fct> | Vorbereitung <dbl> |\n", "|---|---|---|---|\n", "| 1 | 1 | ja | 25 |\n", "| 4 | 4 | ja | 29 |\n", "\n" ], "text/plain": [ " ID Vorkenntnisse Vorbereitung\n", "1 1 ja 25 \n", "4 4 ja 29 " ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "#Auswahl aller Untersuchungsobjekte, bei denen für die Variable Vorkenntnisse der Wert \"ja\" hinterlegt ist.\n", "#(Beachten Sie das doppelte Gleichheitszeichen für die Prüfung auf Gleichheit im Gegensatz zur Zuweisung mit einem \n", "#einfachen Gleichheitszeichen)\n", "data_sample_1[data_sample_1$Vorkenntnisse == \"ja\",] #Spaltenindex leer: alle Spalten auswählen" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 27, "id": "saving-budget", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "\n", "
  1. ja
  2. ja
\n", "\n", "
\n", "\t\n", "\t\tLevels:\n", "\t\n", "\t\n", "\t
  1. 'ja'
  2. 'keine Angabe'
  3. 'nein'
\n", "
" ], "text/latex": [ "\\begin{enumerate*}\n", "\\item ja\n", "\\item ja\n", "\\end{enumerate*}\n", "\n", "\\emph{Levels}: \\begin{enumerate*}\n", "\\item 'ja'\n", "\\item 'keine Angabe'\n", "\\item 'nein'\n", "\\end{enumerate*}\n" ], "text/markdown": [ "1. ja\n", "2. ja\n", "\n", "\n", "\n", "**Levels**: 1. 'ja'\n", "2. 'keine Angabe'\n", "3. 'nein'\n", "\n", "\n" ], "text/plain": [ "[1] ja ja\n", "Levels: ja keine Angabe nein" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "#Auswahl aller Werte der Variablen \"Vorkenntnisse\", die mehr als 30 Stunden Vorbereitungszeit angegeben haben.\n", "data_sample_1[data_sample_1$Vorbereitung < 30,\"Vorkenntnisse\"]" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 28, "id": "ideal-magnet", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "
A data.frame: 4 × 3
IDVorkenntnisseVorbereitung
<int><fct><dbl>
11ja 25
22nein32
33nein41
44ja 29
\n" ], "text/latex": [ "A data.frame: 4 × 3\n", "\\begin{tabular}{r|lll}\n", " & ID & Vorkenntnisse & Vorbereitung\\\\\n", " & & & \\\\\n", "\\hline\n", "\t1 & 1 & ja & 25\\\\\n", "\t2 & 2 & nein & 32\\\\\n", "\t3 & 3 & nein & 41\\\\\n", "\t4 & 4 & ja & 29\\\\\n", "\\end{tabular}\n" ], "text/markdown": [ "\n", "A data.frame: 4 × 3\n", "\n", "| | ID <int> | Vorkenntnisse <fct> | Vorbereitung <dbl> |\n", "|---|---|---|---|\n", "| 1 | 1 | ja | 25 |\n", "| 2 | 2 | nein | 32 |\n", "| 3 | 3 | nein | 41 |\n", "| 4 | 4 | ja | 29 |\n", "\n" ], "text/plain": [ " ID Vorkenntnisse Vorbereitung\n", "1 1 ja 25 \n", "2 2 nein 32 \n", "3 3 nein 41 \n", "4 4 ja 29 " ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "#Verknüfung mehrerer Bedingungen (| steht für or)\n", "data_sample_1[data_sample_1$Vorkenntnisse == \"ja\" | data_sample_1$Vorkenntnisse == \"nein\",]" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 29, "id": "cooked-typing", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "\n", "\t\n", "\n", "
A data.frame: 1 × 3
IDVorkenntnisseVorbereitung
<int><fct><dbl>
11ja25
\n" ], "text/latex": [ "A data.frame: 1 × 3\n", "\\begin{tabular}{r|lll}\n", " & ID & Vorkenntnisse & Vorbereitung\\\\\n", " & & & \\\\\n", "\\hline\n", "\t1 & 1 & ja & 25\\\\\n", "\\end{tabular}\n" ], "text/markdown": [ "\n", "A data.frame: 1 × 3\n", "\n", "| | ID <int> | Vorkenntnisse <fct> | Vorbereitung <dbl> |\n", "|---|---|---|---|\n", "| 1 | 1 | ja | 25 |\n", "\n" ], "text/plain": [ " ID Vorkenntnisse Vorbereitung\n", "1 1 ja 25 " ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "#Verknüfung mehrerer Bedingungen (& steht für and)\n", "data_sample_1[data_sample_1$Vorkenntnisse == \"ja\" & data_sample_1$Vorbereitung <= 25,]" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "11eca6b2", "metadata": {}, "source": [ "**Aufgabe:**\n", "Wählen Sie alle Studierenden aus dem Dataframe der vorhergehenden Aufgabe aus, die den Studiengang DDM studieren." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 30, "id": "07e688d2", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "
A data.frame: 3 × 3
IDAlterStudiengang
<int><dbl><fct>
1123DDM
3327DDM
4432DDM
\n" ], "text/latex": [ "A data.frame: 3 × 3\n", "\\begin{tabular}{r|lll}\n", " & ID & Alter & Studiengang\\\\\n", " & & & \\\\\n", "\\hline\n", "\t1 & 1 & 23 & DDM\\\\\n", "\t3 & 3 & 27 & DDM\\\\\n", "\t4 & 4 & 32 & DDM\\\\\n", "\\end{tabular}\n" ], "text/markdown": [ "\n", "A data.frame: 3 × 3\n", "\n", "| | ID <int> | Alter <dbl> | Studiengang <fct> |\n", "|---|---|---|---|\n", "| 1 | 1 | 23 | DDM |\n", "| 3 | 3 | 27 | DDM |\n", "| 4 | 4 | 32 | DDM |\n", "\n" ], "text/plain": [ " ID Alter Studiengang\n", "1 1 23 DDM \n", "3 3 27 DDM \n", "4 4 32 DDM " ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "erster_dataframe[erster_dataframe$Studiengang == \"DDM\",] #Wichtig: Komma nicht vergessen!" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "respective-prisoner", "metadata": {}, "source": [ "## Faktoren\n", "Wie zuvor bereits erwähnt, steht für kategoriale Daten in R der Datentyp `Factor` zur Verfügung. Dieser kann unsortiert sein und so nominale Daten abbilden oder für die Arbeit mit ordinalskalierten Daten mit einer festen Ordnung versehen werden. Intern werden bei Faktoren numerische Werte gespeichert, die wie die Indizies stets bei 1 beginnen. Jedem Faktorlevel wird dabei ein Label zugeordnet. Für die Erzeugung oder Anpassung von Faktoren wird die Funktion `factor()` verwendet." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 31, "id": "sharp-backup", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "\n", "
  1. ja
  2. nein
  3. ja
  4. ja
  5. nein
  6. ja
  7. jaja
  8. nein
  9. ja
\n", "\n", "
\n", "\t\n", "\t\tLevels:\n", "\t\n", "\t\n", "\t
  1. 'ja'
  2. 'jaja'
  3. 'nein'
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" ], "text/latex": [ "\\begin{enumerate*}\n", "\\item ja\n", "\\item nein\n", "\\item ja\n", "\\item ja\n", "\\item nein\n", "\\item ja\n", "\\item jaja\n", "\\item nein\n", "\\item ja\n", "\\end{enumerate*}\n", "\n", "\\emph{Levels}: \\begin{enumerate*}\n", "\\item 'ja'\n", "\\item 'jaja'\n", "\\item 'nein'\n", "\\end{enumerate*}\n" ], "text/markdown": [ "1. ja\n", "2. nein\n", "3. ja\n", "4. ja\n", "5. nein\n", "6. ja\n", "7. jaja\n", "8. nein\n", "9. ja\n", "\n", "\n", "\n", "**Levels**: 1. 'ja'\n", "2. 'jaja'\n", "3. 'nein'\n", "\n", "\n" ], "text/plain": [ "[1] ja nein ja ja nein ja jaja nein ja \n", "Levels: ja jaja nein" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "#Erzeugen eines Faktors basierend auf den vorkommenden Werten in einer Vektor mit Zeichenketten\n", "test_factor <- factor(c(\"ja\", \"nein\", \"ja\",\"ja\", \"nein\", \"ja\",\"jaja\", \"nein\", \"ja\"))\n", "test_factor" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 32, "id": "premium-blood", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "\n", "
  1. ja
  2. nein
  3. ja
  4. ja
  5. nein
  6. ja
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  8. nein
  9. ja
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  1. 'ja'
  2. 'nein'
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  1. ja
  2. nein
  3. ja
  4. ja
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  6. ja
  7. ja
  8. nein
  9. ja
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  1. 'ja'
  2. 'nein'
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  1. 'extra large'
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  5. 'small'
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  1. extra small
  2. extra small
  3. small
  4. large
  5. small
  6. medium
  7. extra large
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\n", "\t\n", "\t\tLevels:\n", "\t\n", "\t\n", "\t
  1. 'extra small'
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  3. 'medium'
  4. 'large'
  5. 'extra large'
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  1. extra small
  2. extra small
  3. small
  4. large
  5. small
  6. medium
  7. extra large
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\n", "\t\n", "\t\tLevels:\n", "\t\n", "\t\n", "\t
  1. 'extra large'
  2. 'large'
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  4. 'small'
  5. 'extra small'
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  1. extra small
  2. extra small
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  2. extra small
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A data.frame: 6 × 5
IDWohnortAlterBildungsabschlussGeschlecht
<int><fct><int><fct><fct>
11Potsdam1950kein Abschluss m
22Potsdam 40Hauptschulabschluss m
33Potsdam 59Realschulabschluss oder gleichwertigm
44Potsdam 22Bachelor w
55Berlin 61kein Abschluss w
66Berlin 45Realschulabschluss oder gleichwertigw
\n" ], "text/latex": [ "A data.frame: 6 × 5\n", "\\begin{tabular}{r|lllll}\n", " & ID & Wohnort & Alter & Bildungsabschluss & Geschlecht\\\\\n", " & & & & & \\\\\n", "\\hline\n", "\t1 & 1 & Potsdam & 1950 & kein Abschluss & m\\\\\n", "\t2 & 2 & Potsdam & 40 & Hauptschulabschluss & m\\\\\n", "\t3 & 3 & Potsdam & 59 & Realschulabschluss oder gleichwertig & m\\\\\n", "\t4 & 4 & Potsdam & 22 & Bachelor & w\\\\\n", "\t5 & 5 & Berlin & 61 & kein Abschluss & w\\\\\n", "\t6 & 6 & Berlin & 45 & Realschulabschluss oder gleichwertig & w\\\\\n", "\\end{tabular}\n" ], "text/markdown": [ "\n", "A data.frame: 6 × 5\n", "\n", "| | ID <int> | Wohnort <fct> | Alter <int> | Bildungsabschluss <fct> | Geschlecht <fct> |\n", "|---|---|---|---|---|---|\n", "| 1 | 1 | Potsdam | 1950 | kein Abschluss | m |\n", "| 2 | 2 | Potsdam | 40 | Hauptschulabschluss | m |\n", "| 3 | 3 | Potsdam | 59 | Realschulabschluss oder gleichwertig | m |\n", "| 4 | 4 | Potsdam | 22 | Bachelor | w |\n", "| 5 | 5 | Berlin | 61 | kein Abschluss | w |\n", "| 6 | 6 | Berlin | 45 | Realschulabschluss oder gleichwertig | w |\n", "\n" ], "text/plain": [ " ID Wohnort Alter Bildungsabschluss Geschlecht\n", "1 1 Potsdam 1950 kein Abschluss m \n", "2 2 Potsdam 40 Hauptschulabschluss m \n", "3 3 Potsdam 59 Realschulabschluss oder gleichwertig m \n", "4 4 Potsdam 22 Bachelor w \n", "5 5 Berlin 61 kein Abschluss w \n", "6 6 Berlin 45 Realschulabschluss oder gleichwertig w " ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "#csv-Dateien einlesen, Zeichenketten als Faktoren (kategoriale Variablen) behandeln\n", "#Es wird automatisch angenommen, dass die erste Zeile die Spaltenköpfe enthält. Ist dies nicht \n", "#der Fall, muss dies über den Parameter header=FALSE entsprechend angegeben werden.\n", "#Bei einigen Betriebssystemen kann der Parameter für das Encoding auch weggelassen werden.\n", "sample_data <- read.csv(\"data/sample_data.csv\", stringsAsFactors = TRUE, fileEncoding=\"UTF8\")\n", "\n", "#Überprüfen, ob das Einlesen wie gewünscht funktioniert hat\n", "str(sample_data)\n", "\n", "#Die Funktion head liefert die ersten Zeilen zurück. Sie können natürlich auch den gesamten Dataframe aufrufen, \n", "#dann wird aber der vollständige Dateiinhalt unter der Codezelle angezeigt. Dies kann u.U. sehr lang sein.\n", "head(sample_data)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 39, "id": "figured-career", "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "'data.frame':\t500 obs. of 5 variables:\n", " $ ID : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...\n", " $ Wohnort : Factor w/ 7 levels \"Berlin\",\"Dallgow-Döberitz\",..: 5 5 5 5 1 1 5 1 5 1 ...\n", " $ Alter : int 1950 40 59 22 61 45 55 51 60 42 ...\n", " $ Bildungsabschluss: Factor w/ 7 levels \"Abitur\",\"Bachelor\",..: 4 3 7 2 4 7 3 3 3 4 ...\n", " $ Geschlecht : Factor w/ 3 levels \"d\",\"m\",\"w\": 2 2 2 3 3 3 2 2 2 2 ...\n" ] }, { "data": { "text/html": [ "\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\t\n", "\n", "
A data.frame: 6 × 5
IDWohnortAlterBildungsabschlussGeschlecht
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11Potsdam1950kein Abschluss m
22Potsdam 40Hauptschulabschluss m
33Potsdam 59Realschulabschluss oder gleichwertigm
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66Berlin 45Realschulabschluss oder gleichwertigw
\n" ], "text/latex": [ "A data.frame: 6 × 5\n", "\\begin{tabular}{r|lllll}\n", " & ID & Wohnort & Alter & Bildungsabschluss & Geschlecht\\\\\n", " & & & & & \\\\\n", "\\hline\n", "\t1 & 1 & Potsdam & 1950 & kein Abschluss & m\\\\\n", "\t2 & 2 & Potsdam & 40 & Hauptschulabschluss & m\\\\\n", "\t3 & 3 & Potsdam & 59 & Realschulabschluss oder gleichwertig & m\\\\\n", "\t4 & 4 & Potsdam & 22 & Bachelor & w\\\\\n", "\t5 & 5 & Berlin & 61 & kein Abschluss & w\\\\\n", "\t6 & 6 & Berlin & 45 & Realschulabschluss oder gleichwertig & w\\\\\n", "\\end{tabular}\n" ], "text/markdown": [ "\n", "A data.frame: 6 × 5\n", "\n", "| | ID <int> | Wohnort <fct> | Alter <int> | Bildungsabschluss <fct> | Geschlecht <fct> |\n", "|---|---|---|---|---|---|\n", "| 1 | 1 | Potsdam | 1950 | kein Abschluss | m |\n", "| 2 | 2 | Potsdam | 40 | Hauptschulabschluss | m |\n", "| 3 | 3 | Potsdam | 59 | Realschulabschluss oder gleichwertig | m |\n", "| 4 | 4 | Potsdam | 22 | Bachelor | w |\n", "| 5 | 5 | Berlin | 61 | kein Abschluss | w |\n", "| 6 | 6 | Berlin | 45 | Realschulabschluss oder gleichwertig | w |\n", "\n" ], "text/plain": [ " ID Wohnort Alter Bildungsabschluss Geschlecht\n", "1 1 Potsdam 1950 kein Abschluss m \n", "2 2 Potsdam 40 Hauptschulabschluss m \n", "3 3 Potsdam 59 Realschulabschluss oder gleichwertig m \n", "4 4 Potsdam 22 Bachelor w \n", "5 5 Berlin 61 kein Abschluss w \n", "6 6 Berlin 45 Realschulabschluss oder gleichwertig w " ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "#csv-Dateien (deutsches csv-Format) einlesen (csv2 statt csv)\n", "#Wer den Dateipfad nicht per Hand eingeben möchte, kann die Funktion file.choose() verwenden. \n", "#Hier öffnet sich ein Fenster für die Auswahl der Datei (Achtung: Funktioniert nicht zwingend bei allen Betriebssystemen)\n", "sample_data_german_format <- read.csv2(file.choose(), stringsAsFactors = TRUE, fileEncoding = \"UTF8\") #sample_data_german_format.csv\n", "\n", "#Überprüfen, ob das Einlesen wie gewünscht funktioniert hat\n", "str(sample_data_german_format)\n", "\n", "#Die Funktion head liefert die ersten Zeilen zurück. Sie können natürlich auch den gesamten Dataframe aufrufen, \n", "#dann wird aber der vollständige Dateiinhalt unter der Codezelle angezeigt. Dies kann u.U. sehr lang sein.\n", "head(sample_data_german_format)" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "generous-entry", "metadata": {}, "source": [ "**Aufgabe:**\n", "Wandeln Sie die Variable Bildungsabschluss in einen `ordered factor` um. Beachten Sie dabei auch die Reihenfolge der Faktorlevel. Selektieren Sie aus den zuvor eingelesenen Daten alle Spalten zu den Datensätzen der über 50-jährigen Männer und speichern Sie diese in einem neuen Dataframe ab. Wenn Sie 122 Einträge erhalten, dann haben Sie alles richtig gemacht." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 40, "id": "functional-granny", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "\n", "
  1. 'Abitur'
  2. 'Bachelor'
  3. 'Hauptschulabschluss'
  4. 'Hauptschulabschluss '
  5. 'kein Abschluss'
  6. 'Master'
  7. 'Master '
  8. 'Promotion'
  9. 'Realschulabschluss oder gleichwertig'
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A data.frame: 122 × 5
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⋮⋮⋮⋮⋮⋮
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Diese stammen aus dem Statistikprogramm SPSS, welches ebenfalls weit verbreitet ist. Die benötigte Funktionalität zum Einlesen von SPSS-Dateien findet sich in der Bibliothek `haven`. Diese ist bereits Teil Ihrer Installation, Sie muss daher lediglich geladen werden. Dies geschieht in R über die Funktion `library()`. Als Übergabeparameter wird der Name der zu ladenden Bibliothek in Form einer Zeichenkette angegeben.\n", "\n", "Nachfolgend verwenden wir folgenden Forschungsdatensatz aus einer Studie zur Nutzung von Social Media und onlinebasierten Anwendungen in der Wissenschaft aus dem Jahr 2014 zu Demonstrationszwecken. Sie finden diesen im Forschungsdaten-Repository der Gesis, können aber auch jeden anderen Datensatz aus SPSS verwenden.\n", "\n", "Verwendeter Datensatz: [Pscheida, Daniela; Albrecht, Steffen; Herbst, Sabrina; Minet, Claudia; Köhler, Thomas; Leibniz-Forschungsverbund 2.0 (2015): Nutzung von Social Media und onlinebasierten Anwendungen in der Wissenschaft 2014. Unter Mitarbeit von Technische Universität Dresden Medienzentrum und GESIS](https://doi.org/10.4232/1.12262)." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 43, "id": "identified-hearts", "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "'data.frame':\t2083 obs. of 476 variables:\n", " $ za_nr : num 5972 5972 5972 5972 5972 ...\n", " ..- attr(*, \"label\")= chr \"ZA-Studiennummer\"\n", " ..- attr(*, \"format.spss\")= chr \"F4.0\"\n", " ..- attr(*, \"display_width\")= int 10\n", " $ version : chr \"1.0.0 (2015-11-06)\" \"1.0.0 (2015-11-06)\" \"1.0.0 (2015-11-06)\" \"1.0.0 (2015-11-06)\" ...\n", " ..- attr(*, \"label\")= chr \"GESIS Archiv Version\"\n", " ..- attr(*, \"format.spss\")= chr \"A25\"\n", " ..- attr(*, \"display_width\")= int 26\n", " $ doi : chr \"doi:10.4232/1.12262\" \"doi:10.4232/1.12262\" \"doi:10.4232/1.12262\" \"doi:10.4232/1.12262\" ...\n", " ..- attr(*, \"label\")= chr \"Digital Object Identifier\"\n", " ..- attr(*, \"format.spss\")= chr \"A25\"\n", " ..- attr(*, \"display_width\")= int 26\n", " $ lfdn : num 41 44 46 48 77 87 88 89 90 91 ...\n", " ..- attr(*, \"label\")= chr \"number\"\n", " ..- attr(*, \"format.spss\")= chr \"F11.0\"\n", " $ v_1054 : dbl+lbl [1:2083] 2, 6, 6, 6, 2, 6, 3, 6, 3, 7, 2, 3, 6, 3, 3, 5, 2, 3,...\n", " ..@ label : chr \"Akademischer Abschluss (Art)\"\n", " ..@ format.spss : chr \"F11.0\"\n", " ..@ display_width: int 3\n", " ..@ labels : Named num 1 2 3 4 5 6 7 8\n", " .. ..- attr(*, \"names\")= chr \"Bachelor (Uni/FH)\" \"Master (Uni/FH)\" \"Diplom (Uni/FH)\" \"Staatsexamen\" ...\n", " $ v_1055 : chr \"-99\" \"-99\" \"-99\" \"-99\" ...\n", " ..- attr(*, \"label\")= chr \"Sonstiges, und zwar:\"\n", " ..- attr(*, \"format.spss\")= chr \"A254\"\n", " ..- attr(*, \"display_width\")= int 4\n", " $ v_1056 : dbl+lbl [1:2083] 7, 7, 5, 7, 9, 9, 3, 7, 3, 7, 3, 3, 9, 9, 3, 9, 3, 9,...\n", " ..@ label : chr \"Funktion\"\n", " ..@ format.spss : chr \"F11.0\"\n", " ..@ display_width: int 4\n", " ..@ labels : Named num 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 ...\n", " .. ..- attr(*, \"names\")= chr \"Akademischer Rat\" \"Doktorand/in\" \"Doktorand/in und gleichzeitig wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in\" \"Postdoktorand/in\" ...\n", " $ v_1068 : chr \"-99\" \"-99\" \"-99\" \"-99\" ...\n", " ..- attr(*, \"label\")= chr \"Sonstiges, und zwar:\"\n", " ..- attr(*, \"format.spss\")= chr \"A254\"\n", " ..- attr(*, \"display_width\")= int 5\n", " $ v_73 : dbl+lbl [1:2083] 13, 9, 13, 13, 15, 3, 7, 13, 15, 3, 13, 4, 4, ...\n", " ..@ label : chr \"Fach\"\n", " ..@ format.spss : chr \"F11.0\"\n", " ..@ display_width: int 13\n", " ..@ labels : Named num 1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ...\n", " .. ..- attr(*, \"names\")= chr \"Agrar-, Forst- und Ernährungswissenschaften\" \"Humanmedizin/ Gesundheitswissenschaften\" \"Ingenieurwissenschaften\" \"Sprachwissenschaften\" ...\n", " $ v_1070 : chr \"-99\" \"-99\" \"-99\" \"-99\" ...\n", " ..- attr(*, \"label\")= chr \"Anderes Fach, und zwar\"\n", " ..- attr(*, \"format.spss\")= chr \"A254\"\n", " ..- attr(*, \"display_width\")= int 9\n", " $ v_1071 : dbl+lbl [1:2083] 123, 170, 123, 134, 306, 10, 117, 134, 77, 32, 134...\n", " ..@ label : chr \"Fach in Fächergruppe\"\n", " ..@ format.spss : chr \"F11.0\"\n", " ..@ display_width: int 12\n", " ..@ labels : Named num 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...\n", " .. ..- attr(*, \"names\")= chr \"Agrarbiologie\" \"Agrarökonomie\" \"Agrarwissenschaft/Landwirtschaft\" \"Brauwesen/Getränketechnologie\" ...\n", " $ v_1116 : chr \"Brand Management\" \"-99\" \"-99\" \"-99\" ...\n", " ..- attr(*, \"label\")= chr \"Sonstiges Fachbereich\"\n", " ..- attr(*, \"format.spss\")= chr \"A47\"\n", " ..- attr(*, \"display_width\")= int 29\n", " $ v_1106 : dbl+lbl [1:2083] 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...\n", " ..@ label : chr \"Universität oder andere Hochschule mit Promotionsrecht\"\n", " ..@ format.spss: chr \"F11.0\"\n", " ..@ labels : Named num 0 1\n", " .. ..- attr(*, \"names\")= chr \"not quoted\" \"quoted\"\n", " $ v_1107 : dbl+lbl [1:2083] 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...\n", " ..@ label : chr \"Fachhochschule oder andere Hochschule ohne Promotionsrecht\"\n", " ..@ format.spss: chr \"F11.0\"\n", " ..@ labels : Named num 0 1\n", " .. ..- attr(*, \"names\")= chr \"not quoted\" \"quoted\"\n", " $ v_1108 : dbl+lbl [1:2083] 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...\n", " ..@ label : chr \"Kunst- oder Musikhochschule\"\n", " ..@ format.spss: chr \"F11.0\"\n", " ..@ labels : Named num 0 1\n", " .. ..- attr(*, \"names\")= chr \"not quoted\" \"quoted\"\n", " $ v_5607 : dbl+lbl [1:2083] 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...\n", " ..@ label : chr \"Außeruniversitäres Forschungsinstitut (z.B. 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EtherPad, Google Docs)\"\n", " ..@ format.spss: chr \"F11.0\"\n", " ..@ labels : Named num 1 2 3 4 5 6 7\n", " .. ..- attr(*, \"names\")= chr \"nur beruflich\" \"primär beruflich\" \"beruflich und privat\" \"primär privat\" ...\n", " $ v_2767 : dbl+lbl [1:2083] 3, 3, 6, 6, 3, 2, 3, 6, 3, 3, 6, 3, 3, 3, 5, 3, 3, 2,...\n", " ..@ label : chr \"Internetforen\"\n", " ..@ format.spss: chr \"F11.0\"\n", " ..@ labels : Named num 1 2 3 4 5 6 7\n", " .. ..- attr(*, \"names\")= chr \"nur beruflich\" \"primär beruflich\" \"beruflich und privat\" \"primär privat\" ...\n", " $ v_2771 : dbl+lbl [1:2083] 3, 1, 6, 2, 3, 3, 2, 6, 2, 3, 1, 3, 6, 1, 1, 2, 3, 6,...\n", " ..@ label : chr \"Mailinglisten\"\n", " ..@ format.spss: chr \"F11.0\"\n", " ..@ labels : Named num 1 2 3 4 5 6 7\n", " .. ..- attr(*, \"names\")= chr \"nur beruflich\" \"primär beruflich\" \"beruflich und privat\" \"primär privat\" ...\n", " $ v_2775 : dbl+lbl [1:2083] 3, 3, 6, 6, 6, 5, 4, 2, 5, 6, 5, 3, 6, 3, 3, 4, 5, 3,...\n", " ..@ label : chr \"Chat/Instant Messaging (z.B. 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} }, "cell_type": "markdown", "id": "binary-significance", "metadata": {}, "source": [ "# Installieren von R packages in die Anancoda-Umgebung\n", "Wenn die Installation weitere Bibliotheken (packages) aus dem Jupyter Notebook heraus bei Ihnen nicht funktioniert, dann müssen Sie zunächst in den Anaconda-Promt wechseln.\n", "\n", "![image-2.png](attachment:image-2.png)\n", "\n", "Dort wechseln Sie in Ihr `R`-environment. Wenn Sie der Standardanleitung gefolgt sind, heißt dies wahrscheinlich `env-r` oder `env_r`. Anschließend geben Sie den Befehl `conda install r-` also für `haven` `conda install r-haven` ein. Sie werden nun noch einmal gefragt, ob Sie mit der Installation fortfahren wollen. Dies bestätigen Sie bitte. Nach erfolgreicher Installation können Sie die Bibliothek verwenden." ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "795839b3", "metadata": {}, "source": [ "# Ergänzung: Ausgaben \"beschriften\"\n", "In der Konsultation kam die Frage danach auf, wie einzelne Ausgaben beschriftet werden können, um die Übersicht wahren zu können. Eine einfache Bildschirmausgabe kann mit der Funktion `print` erzeugt werden (z.B. `print(\"Hello World\")`. Allerdings kann die Funktion nicht mehrere Werte oder Variablen gleichzeitig verarbeiten. Besser geeignet ist in diesem Fall daher die Funktion `cat` (von concatenating), die die verschiedenen Parameter zu einer Ausgabe zusammenfügt. Die Funktion erzeugt keinen Zeilenumbruch, daher muss dieser bei mehreren aufeinander folgenden Ausgaben als eigener Parameter mit übergeben werden (Zeilenumbruch: `\\n`)." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 45, "id": "e4a4ff4e", "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "[1] \"Eine einfache Bildschirmausgabe erzeugen mit print\"\n", "Ergebnis Addition: 7 \n", "Ergebnis Subtraktion: 3 \n", "Ergebnis Multiplikation: 10 \n", "Ergebnis Division: 2.5 \n", "Ergebnis komplexerer Berechnung mit Klammern: 21 \n" ] } ], "source": [ "print(\"Eine einfache Bildschirmausgabe erzeugen mit print\")\n", "cat(\"Ergebnis Addition:\", 5+2, \"\\n\") #Mehrere Ausgabewerte verbinden (z.B. Beschriftung der Ausgabe)\n", "cat(\"Ergebnis Subtraktion:\",5-2, \"\\n\") #Subtraktion\n", "cat(\"Ergebnis Multiplikation:\",5*2, \"\\n\") #Multiplikation\n", "cat(\"Ergebnis Division:\",5/2, \"\\n\") #Division\n", "cat(\"Ergebnis komplexerer Berechnung mit Klammern:\",(5+2)*(5-2), \"\\n\") #Berechnungen mit Klammern" ] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "R", "language": "R", "name": "ir" }, "language_info": { "codemirror_mode": "r", "file_extension": ".r", "mimetype": "text/x-r-source", "name": "R", "pygments_lexer": "r", "version": "3.6.3" }, "toc": { "base_numbering": 1, "nav_menu": {}, "number_sections": true, "sideBar": true, "skip_h1_title": true, "title_cell": "Table of Contents", "title_sidebar": "Contents", "toc_cell": true, "toc_position": {}, "toc_section_display": true, "toc_window_display": false } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 5 }