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Grundbegriffe von R - Welche Befehle sind zu verwenden?
Ohne Zugriff auf einen spezifischen Datensatz können wir dennoch die allgemeine Herangehensweise für jede der gestellten Aufgaben mithilfe von R erklären. R ist eine Programmiersprache, die hauptsächlich für statistische Analyse und Grafikerstellung verwendet wird.
a) Was sind die statistischen Einheiten und was sind die Merkmale in diesem Datensatz?
Statistische Einheiten sind die Objekte oder Individuen, über die Informationen gesammelt werden (z.B. Personen, Unternehmen, Länder). Merkmale sind die Eigenschaften dieser Einheiten, die gemessen oder erfasst werden (z.B. Geschlecht, Alter, Einkommen).
In R könnten Sie den Datensatz mit einer Funktion wie
read.csv() für CSV-Daten oder einer ähnlichen Funktion entsprechend Ihres Dateiformats laden. Die ersten Zeilen des Datensatzes können Sie sich mit
head() anzeigen lassen, um einen Überblick über die Struktur und die möglichen Einheiten und Merkmale zu erhalten.
b) Was ist die Stichprobe und was ist (wahrscheinlich) die Grundgesamtheit?
Eine Stichprobe ist eine Teilgruppe der Grundgesamtheit, die ausgewählt wurde, um die Grundgesamtheit zu repräsentieren. Die Grundgesamtheit ist die gesamte Gruppe, über die eine Aussage getroffen werden soll.
Die Informationen über Stichprobe und Grundgesamtheit finden Sie üblicherweise in der Beschreibung des Datensatzes.
c) Listen Sie auf, welche der vorliegenden Merkmale stetig und welche diskret sind.
Stetige Merkmale können jeden Wert innerhalb eines Intervalls annehmen, während diskrete Merkmale nur bestimmte, abgezählte Werte annehmen können.
Um dies in R zu analysieren, könnten Sie die Funktion
summary() verwenden, um sich die statistischen Zusammenfassungen der Daten anzuschauen. Für eine genauere Untersuchung können Sie auch den Typ der Daten (numerisch für stetige, Faktor oder integer für diskrete) mit der Funktion
str() prüfen.
d) Benennen Sie das Skalenniveau jedes der hier vorliegenden Merkmale.
Die Skalenniveaus sind nominal, ordinal, intervall und verhältnis. Dies kann meist durch die Inspektion der Daten und Berücksichtigung der Definition der Merkmale festgestellt werden. Die Funktionen
str() oder
summary() in R könnten hier hilfreich sein, um Datenstrukturen und Verteilungen zu betrachten.
e) Wieviele der Personen in der Stichprobe sind weiblich?
Um die Anzahl der weiblichen Personen zu ermitteln, würden Sie den Datensatz filtern. Nehmen wir an, das Merkmal für Geschlecht heißt
geschlecht und der Wert für weiblich sei
"weiblich". Das könnte so aussehen:
r
sum(your_dataframe$geschlecht == "weiblich")
f) Welcher Anteil von Personen in der Stichprobe ist jünger als 25 Jahre?
Hierbei würden Sie wieder filtern, diesmal auf das Alter. Angenommen, das Alter ist im Merkmal
alter gespeichert:
r
mean(your_dataframe$alter < 25)
g) Geben Sie die relativen Häufigkeiten der Ausprägungen des Merkmals partei an.
Nutzen Sie die Funktion
table() im Zusammenspiel mit
prop.table():
r
rel_haeufigkeiten <- prop.table(table(your_dataframe$partei))
rel_haeufigkeiten
h) Erstellen Sie ein Kuchendiagramm der Anteile der verschiedenen Ausprägungen des Merkmals partei.
Für das Kuchendiagramm:
r
pie(rel_haeufigkeiten)
Zur Frage der realistischen Koalitionen müssen Sie die prozentualen Anteile der Parteien betrachten und basierend auf politischer Nähe und historischen Koalitionen eine Einschätzung treffen. R selbst bietet keine Funktion zur Analyse politischer Koalitionsmöglichkeiten.
Beachten Sie, dass die spezifischen Befehle auf dem tatsächlichen Namen Ihres Dataframes und den Spaltennamen basieren müssen. Ersetzen Sie
your_dataframe durch den Namen Ihres Dataframes und die entsprechenden Spaltennamen entsprechend Ihrer Daten.
