Variatie verkennen per missingness: boxplots
In eerdere oefeningen heb je nabular-gegevens samen met dichtheidsplots gebruikt om de variatie in een variabele te onderzoeken op basis van de missingness van een andere.
We gaan de oceanbuoys-gegevensset uit naniar gebruiken en in plaats van facetten of andere opties boxplots inzetten om verschillende lagen van missingness te verkennen.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Omgaan met missende data in R
Oefeninstructies
- Onderzoek de verdeling van oost-west-windsnelheid (
wind_ew) voor de missingness van luchttemperatuur metgeom_boxplot() - Breid deze visualisatie uit door te facetten op de missingness van luchtvochtigheid (
humidity_NA).
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
# Explore the distribution of wind east west (`wind_ew`) for
# the missingness of air temperature using `geom_boxplot()`
oceanbuoys %>%
bind_shadow() %>%
ggplot(aes(x = air_temp_c___,
y = ____)) +
geom_____()
# Build upon this visualization by faceting by the missingness of humidity (`humidity_NA`).
oceanbuoys %>%
___() %>%
ggplot(aes(x = ___,
y = ___)) +
geom_____() +
facet_wrap(~___)