In diesem Artikel zeigen wir dir, wie du schnell und einfach ein professionelles Balkendiagramm für Häufigkeiten in R erstellst. Und keine Angst, dafür musst du nicht programmieren können, sondern einfach nur nachmachen, was wir dir im folgenden Schritt-für-Schritt-Video zeigen. Bevor es aber losgeht: In diesem Artikel verwenden wir das Tool ggplot, das du kostenlos innerhalb von R verwenden kannst und mit dem du professionelle Grafiken in wenigen Minuten erstellen kannst. Wie du R installierst und wie R aufgebaut ist, zeigen wir dir in diesem Video. Die Wahl des richtigen Diagramms Balkendiagramme für Häufigkeiten sind sehr gut dafür geeignet die Häufigkeiten von Merkmalen, wie z. B. dem Vorliegen einer Komorbidität darzustellen. Als Vorbedingung benötigst du daher nominalskalierte Variablen, also Variablen, die du ganz klar in Klassen einteilen kannst und deren Ausprägungen keine fließenden Übergänge haben. Ist dies nicht der Fall, dann verwende lieber Balkendiagramme für Mittelwerte, Liniendiagramme oder Boxplots.
Für viele gängige Verteilungen gibt es in R Funktionen um Wahrscheinlichkeits(dichte)funktion, Verteilungsfunktion, Quantilsfunktion und einen Zufallsgenerator zu nutzen. Binomialverteilung Am Beispiel einer Binomialverteilung mit \(n = 3\) und \(\pi = \frac{1}{6}\) können Sie mit dbinom() die Wahrscheinlichkeitsfunktion \(f(x)\) für einen bestimmten Wert x bestimmen. Wenn wir also den Wert für \(f(1)\) wissen wollen, verwenden wir: dbinom ( x = 1, size = 3, prob = 1 / 6) ## [1] 0. 3472222 Die Verteilungsfunktion \(F(x)\) erhalten wir mit pbinom(). Für die Bestimmung von \(F(2)\) verwenden wir: pbinom ( q = 2, size = 3, prob = 1 / 6) ## [1] 0. 9953704 und erhalten damit die Wahrscheinlichkeit \(P(X \le 2) = 0. 995\) für diese spezifische Verteilung. Die Quantilsfunktion qbinom() ist die Umkehrfunktion der Verteilungsfunktion. Die Frage \(P(X \le 2) =? \) können wir mit der Verteilungsfunktion oben beantworten. Wenn jedoch die gegeben Informationen genau umgekehrt sind, wir also die Frage \(P(X \le? )
", probability=TRUE). Es lassen sich noch weitere Parameter ändern; einen Einblick kriegen wir, wenn wir uns die Dokumentation unter? hist anzeigen lassen. Plots für eine kategorische Variable Auch für kategorische Variablen haben wir verschiedene Möglichkeiten. Für Balkendiagramme benutzen wir barplot. Beispiel: barplot(1:3). Wir übergeben hier an die Funktion einen Vektor mit den Werten 1, 2, und 3. Entsprechend gibt es drei Balken mit den jeweiligen Höhen. Für ein Tortendiagramm benutzen wir pie. Beispiel: pie(c(1, 4, 5)). Diese Möglichkeiten können wir uns zunutze machen, wenn wir zum Beispiel Häufigkeiten darstellen möchten. Angenommen wir haben einen Vektor der Länge 100 mit drei verschiedenen Kategorien (z. B. Gruppen in einem Experiment), so können wir uns die Häufigkeiten auch ganz einfach darstellen lassen. Für unser Beispiel erstellen wir einen Vektor des Typs factor (siehe hier für die verschiedenen Typen eines Vektors): fact <- rep(1, 100) fact[x >= 9] <- 2 fact[x >= 12] <- 3 fact <- factor(fact, labels=c("Control", "Exp1", "Exp2")) Einfach barplot(fact) eingeben wird allerdings nicht funktionieren, da der Funktion ganz klar gesagt werden muss, was für Werte sie anzeigen soll.
Dieser Artikel enthält eine Einführung in die Erstellung von Balkendiagrammen mit R. Wir haben hierzu je 50 Männer und Frauen danach befragt, welche der 3 Parteien CDU, SPD und Grüne am meisten ihrer politischen Präferenz entspricht. Das Ergebnis der Befragung haben wir in in einen Datensatz im txt-Format eingetragen. Sie können den Datensatz hier herunterladen: Text Dokument 1. 7 KB Nach dem Herunterladen befindet sich der Datensatz in Ihrem Downloads-Ordner. Um den Datensatz einzulesen, geben Sie folgenden Code in R ein: data <- ( "C:/Users/Jakob/Downloads/") Ersetzen Sie hierbei den Nutzernamen "Jakob" durch den Nutzernamen den Sie auf Ihrem Rechner verwenden. Sie haben den Datensatz nun eingelesen. Wir möchten nun die Parteipräferenz untersuchen und erstellen dazu ein Balkendiagramm der absoluten Häufigkeiten. Hierzu geben wir folgenden Befehl in R ein: barplot(table(data$Partei)) Das Ergebnis der Eingabe ist das folgende Schaubild: Man erkennt, dass die Sympathisanten der SPD in unserem Datensatz die Mehrheit ausmachen, gefolgt von CDU und Grünen.
Hierzu wenden wir zunächst die Funktion table() auf die Variablen Geschlecht und Partei des Datensatzes data an und berechnen so eine Kreuztabelle von Geschlecht und Partei. Auf die so entstandene Tabelle wird daraufhin der Befehl barplot() angewandt, was bewirkt dass für jede Zelle der Kreuztabelle ein Balken erstellt wird. Der zweite Befehl legend() dient dazu, die Legende in das Diagramm zu platzieren. Die Farbe und Beschriftung der Legende wird hier ebenfalls festgelegt. Wir erhalten dadurch die folgende Graphik: In dieser Graphik ist nun deutlich zu erkennen, dass die CDU eher von Männern, die SPD eher von Frauen und die Grünen in etwa gleichermaßen von beiden Geschlechtern präferiert werden. Sie möchten weitere Artikel zum Thema Statistik mit R lesen? Hier geht es zurück zur Übersicht des R-Tutorials. Falls Sie sich für eine Statistik-Beratung oder Nachhilfe zum Thema R interessieren, werfen Sie einen Blick auf unser R-Nachhilfe-Angebot.
002708692 Beauvent 2 0, 015020931 E&B 0. 037182960 Ecopower 1 0. 042107855 Ecopower 2 0, 029549372 Ecopower 3 0. 873183945 Ich weiß nicht, wie man ein Diagramm erstellt, bei dem die Häufigkeit des Erwerbs einer Aktiennummer relativ zur Kategorie und nicht absolut ist. Kann mir jemand dabei helfen? see24 Ich denke, was du suchst ist das geom_bar(position="fill") Dadurch werden die Kategorien übereinander gestapelt und das position="fill" Argument gibt die relative Anzahl an Dieser Artikel stammt aus dem Internet. Bitte geben Sie beim Nachdruck die Quelle an. Bei Verstößen wenden Sie sich bitte [email protected] Löschen. bearbeiten am 2021-06-24 Verwandte Artikel