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Variablen prüfen

Nachdem wir mehrere neue Variablen zu abaloneMod hinzugefügt haben, untersuchen die nächsten Übungen die Datenqualität mithilfe von Übersichtsstatistiken und grafischer Visualisierung.

Du wirst außerdem mit filter() Fälle (Zeilen im Datensatz abaloneMod) herausfiltern, die Fehler oder unlogische Werte enthalten, und zwar mit der Funktion dplyr::filter(). Zum Beispiel gibt es einige Abalonen mit einer height von 0 mm, was aufgrund von Tippfehlern oder Messfehlern falsch ist.

Der Datensatz abaloneMod wurde zusammen mit den Paketen dplyr und ggplot2 für dich geladen. Nachdem du Fälle herausgefiltert hast, erstellst du eine neue, bereinigte Kopie des Datensatzes namens abaloneKeep, die die finalen Fälle enthält, die in späteren Lektionen analysiert werden.

Diese Übung ist Teil des Kurses

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

  • Ermittle Übersichtsstatistiken für die Abalone-Höhen.
  • Behalte Fälle mit Höhen größer als 0 und weise diese Fälle dem neuen Dataframe abaloneKeep zu.
  • Erstelle für die in abaloneKeep enthaltenen Abalonen ein Histogramm der Höhen — diese sollten jetzt alle größer als 0 sein.

Interaktive praktische Übung

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

# Pull height from abaloneMod and run summary()
___ %>% 
  ___ %>%
  ___

# Keep cases with height > 0 assign to abaloneKeep
___ <- ___ %>%
  ___

# Make histogram of updated heights in abaloneKeep
ggplot(___) +
  ___
Code bearbeiten und ausführen