Berechnung der interessierenden Kennzahl

Mit dem NHANES-Datensatz wollen wir den Zusammenhang zwischen Geschlecht und Wohneigentum untersuchen. Mehr Informationen zum Datensatz findest du hier: NHANES.

Wie im Video gezeigt, kann natürliche Variabilität modelliert werden, indem Beobachtungen durchgemischt werden, um vorhandene Zusammenhänge in der Grundgesamtheit zu entfernen. Bevor du die Daten permutierst, musst du jedoch die ursprünglich beobachtete Kennzahl berechnen. In dieser Übung berechnest du die Differenz der Anteile von Wohneigentümer:innen zwischen Männern und Frauen.

Zur Erinnerung:

%in% gibt einen logischen Vektor zurück, der TRUE ist, wenn die Werte auf der linken Seite in der Liste auf der rechten Seite enthalten sind.
Der Mittelwert eines logischen Vektors ist der Anteil der Fälle, in denen dieser Vektor TRUE ist.

fruits <- c("apple", "banana", "cherry")
fruits %in% c("banana", "cherry")
mean(fruits %in% c("banana", "cherry"))

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Grundlagen der Inferenz in R</Kurs>

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Interaktive praktische Übung

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

homes <- NHANES %>%
  # Select Gender and HomeOwn
  ___(___, ___) %>%
  # Filter for HomeOwn equal to "Own" or "Rent"
  ___(___ %in% c("___", "___"))

Code bearbeiten und ausführen