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Bivariate Korrelationen

Nachdem du die Variablen in deinem Datensatz beschrieben hast, geht es als Nächstes darum, die Zusammenhänge zwischen diesen Variablen zu erkunden. Bivariate Zusammenhänge mithilfe von Pearsons Korrelation sind eine Möglichkeit, diese Beziehungen zu beurteilen.

In dieser Übung verwendest du die Funktion corr.test() aus dem Paket psych, um Pearsons Korrelationen zwischen dem Abalone-Alter und ihren vier Gewichtsmaßen sowie zwischen dem Abalone-Alter und den drei dimensionalen Maßen zu berechnen.

Der Datensatz abaloneKeep sowie die Pakete dplyr und psych wurden für dich geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

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

  • Ermittle die Korrelationen zwischen Alter, Gesamtgewicht (whole weight), Schalenfleischgewicht (shucked weight), Schalengewicht (shell weight) und Eingeweidegewicht (viscera weight) mit der Funktion psych::corr.test() für den Datensatz abaloneKeep.
  • Ermittle die Korrelationen zwischen Alter, Länge (length), Durchmesser (diameter) und Höhe (height) mit der Funktion psych::corr.test().

Interaktive praktische Übung

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

# Get correlations age and weights with corr.test()
___ %>% 
  ___ %>%
  ___

# Get correlations age and dimensions with corr.test()
___ %>% 
  ___ %>%
  ___
Code bearbeiten und ausführen