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Spezifische Statistiken für eine oder mehrere Variablen

Wie du schon gesehen hast, kannst du Funktionen wie summary(), psych::describe() oder Hmisc::describe() verwenden, um viele beschreibende Statistiken auf einmal für eine oder mehrere Variablen in einem Datensatz zu erhalten. Außerdem hast du in früheren Übungen einzelne Kennzahlen mit Funktionen wie mean(), median(), sd() und anderen berechnet.

Das Paket dplyr stellt jedoch die Funktion summarise() bereit – allein oder in Kombination mit der Syntax across(everything(), list()) –, um mehrere maßgeschneiderte Statistiken für eine oder mehrere Variablen auf einmal zu berechnen.

Der Datensatz abaloneKeep und das Paket dplyr sind bereits für dich geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>R für SAS-Anwender:innen</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Ermittle zusammenfassende Statistiken für shucked weight und whole weight aus dem Datensatz abaloneKeep mit summary().
  • Ermittle Mittelwert und Standardabweichung der length mit der Funktion summarise() aus dem Paket dplyr. Benenne die Ausgabestatistiken entsprechend mean_length für den Mittelwert und sd_length für die Standardabweichung.
  • Ermittle Mittelwert und Standardabweichung von height und diameter mit der Syntax summarise(across(everything(), list())) aus dem Paket dplyr.

Interaktive praktische Übung

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

# Run summary() for shuckedWeight and wholeWeight
abaloneKeep %>%
  select(___, ___) %>%
  ___

# Get mean and sd for length
abaloneKeep %>%
  ___(___ = mean(___),
      ___ = sd(___))

# Get mean and sd for height and diameter
abaloneKeep %>%
  ___ %>%
  summarise(across(everything(),list(___ = ~ mean(.x),
                                     ___ = ~ sd(.x))))
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