Schlafstudie-Daten

Forschende haben 18 Teilnehmende in eine Schlafentzugstudie aufgenommen. Die beobachteten sleep_study-Daten sind im Workspace geladen. Diese Daten enthalten die Reaktionszeiten an day_0 sowie die Reaktionszeiten an day_3 nach 3 Nächten mit Schlafentzug für jedes subject.

Du definierst und untersuchst diff_3, die beobachtete Differenz der Reaktionszeiten für jede Person. Dafür brauchst du die Funktionen mutate() und summarize(). Zum Beispiel würdest du mit dem folgenden Code die Variable day_0_s — die Reaktionszeiten day_0 in Sekunden — zu sleep_study hinzufügen:

sleep_study <- sleep_study %>% 
    mutate(day_0_s = day_0 * 0.001)

Anschließend kannst du die day_0_s-Werte mit summarize() zusammenfassen, hier nach ihrem Minimum und Maximum:

sleep_study  %>% 
    summarize(min(day_0_s), max(day_0_s))

Diese Übung ist Teil des Kurses

Bayesianisches Modellieren mit RJAGS

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Anleitung zur Übung

Schau dir die ersten 6 Zeilen von sleep_study an.
Definiere eine neue Variable diff_3 in sleep_study: die Reaktionszeit day_3 minus day_0.
Erzeuge mit ggplot() und einer geom_histogram()-Ebene ein Histogramm der diff_3-Daten.
Fasse den Mittelwert und die Standardabweichung der diff_3-Beobachtungen mit summarize() zusammen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Check out the first 6 rows of sleep_study


# Define diff_3
sleep_study <- sleep_study %>% 
    mutate(diff_3 = ___)
 
# Histogram of diff_3    
ggplot(___, aes(x = ___)) + 
    geom_histogram(binwidth = 20, color = "white")

# Mean and standard deviation of diff_3
sleep_study %>% 
    summarize(___, ___)

Code bearbeiten und ausführen