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Stichprobengewichtete Dichteplots

Mit der glatten Kurve eines Dichteplots können wir auch die Form einer Variablen untersuchen. Erstelle einen Dichteplot der nächtlichen Schlafdauer und facette nach Geschlecht. Während die Höhe der Histogrammbalken Zählwerte darstellt, repräsentiert die Höhe der Dichtekurve Wahrscheinlichkeiten. Daher müssen wir vor dem Plotten ein wenig Datenaufbereitung durchführen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Umfragen mit R analysieren</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Entferne in NHANESraw Zeilen, in denen SleepHrsNight oder Gender fehlen.
  • Füge gruppiert nach Gender die Spalte WTMEC4YR_std hinzu, die WTMEC4YR/sum(WTMEC4YR) entspricht.
  • Pipe deine aufbereiteten Daten direkt in ggplot(), wobei SleepHrsNight auf x und WTMEC4YR_std auf weight abgebildet wird. Füge eine Dichte-layer mit bw = 0.6 und fill = "gold" hinzu sowie eine Faceting-Layer, in der du nach Gender facettierst.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Density plot of sleep faceted by gender
NHANESraw %>%
    ___(!is.na(___), !is.na(___)) %>%
    group_by(___) %>%
    mutate(WTMEC4YR_std = ___) %>%
    ggplot(mapping = aes(x = ___, weight = ___)) + 
        geom____(bw = 0.6,  fill = "gold") +
        labs(x = "Hours of Sleep") + 
        ____wrap(~___, labeller = "label_both")
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