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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.
Gerade bei bestimmten Chart-Packages wie ggplot2 gibt es noch viele weitere Möglichkeiten, für heute reichen uns die fünf oben genannten Plots. Plots für eine numerische Variable Fangen wir mit Diagrammen an, die sich nur auf eine Variable beziehen. Wir erstellen einen Vektor x, der 100 Zufallswerte von einer Normalverteilung enthält (mit einem Mittelwert von 10 und einer Standardabweichung von 2): x <- rnorm(100, 10, 2). Das reicht auch schon, um zwei einfache Plots vorzustellen: hist(x), und boxplot(x). Wir sehen: Die erstellen Plots sind zwar informativ, aber bei weitem nicht schön anzusehen. Ein paar Änderungen lassen sich aber auch für diese einfachen Plots machen. So können wir ein paar Parameter für die hist -Funktion ändern: - col: Die Farbe der bars - main: Der Titel des Graphen - xlab: Label der x-Achse - ylab: Label der y-Achse - probability: Wenn TRUE, dann werden keine Häufigkeiten, sondern Proportionen angezeigt Beispiel: hist(x, col="red", main="Distribution of x", xlab="Random normal", ylab="Freq.
Die Funktion abline weiß hier offensichtlich, was zu tun ist mit dem Regressionsobjekt mdl, das wir oben berechnet haben. Plots für den Zusammenhang zwischen einer numerischen Variable und einem Faktor Häufig möchten wir z. den Mittelwert von verschiedenen Gruppen vergleichen. Die statistische Analyse würde hier ein einfaches ANOVA-Modell erfordern. Wie können wir aber die Gruppen vernünftig plotten? Eine Möglichkeit Gruppen auf einen numerischen Wert zu vergleichen bietet boxplot. Hier geht es zwar noch nicht um Mittelwertsvergleiche, aber für eine visuelle Inspektion durchaus hilfreich: boxplot(x ~ fact). Hier machen wir x abhängig von unser oben erstellten kategorischen Variable fact. Wir sehen drei Boxplots, einer für jede Gruppe von fact. Um Mittelwerte zu vergleichen müssen wir diese zuerst berechnen. Das können wir mit der by -Funktion machen. Hierbei wird für einen bestimmten Vektor je Gruppe eine bestimmte Funktion ausgeführt. Beispiel: by(x, fact, mean). Wir sehen: Die Funktion mean wird je Gruppe, definiert durch fact, für den Vektor x ausgeführt; wir erhalten drei Mittelwerte.
Ich bin neu mit R. ich brauche zur Erstellung einer einfachen Frequenz-Tabelle (wie in Büchern) mit der kumulierten Häufigkeit und relative Häufigkeit. So, ich möchte zum generieren von einigen einfachen Daten wie > x [ 1] 17 17 17 17 17 17 17 17 16 16 16 16 16 18 18 18 10 12 17 17 17 17 17 17 17 17 16 16 16 16 16 18 18 18 10 [ 36] 12 15 19 20 22 20 19 19 19 einer Tabelle wie: frequency cumulative relative ( 9. 99, 11. 7] 2 2 0. 04545455 ( 11. 7, 13. 4] 2 4 0. 04545455 ( 13. 4, 15. 1] 1 5 0. 02272727 ( 15. 1, 16. 9] 10 15 0. 22727273 ( 16. 9, 18. 6] 22 37 0. 50000000 ( 18. 6, 20. 3] 6 43 0. 13636364 ( 20. 3, 22] 1 44 0. 02272727 Ich weiß es sollte einfach sein, aber ich weiß nicht, wie. Habe ich einige Ergebnisse, die mithilfe dieses Codes: factorx <- factor ( cut ( x, breaks = urges ( x))) ( table ( factorx)) Informationsquelle Autor der Frage eloyesp | 2012-06-22
Also benutzen wir ganz einfach die Funktion table, welche uns die Häufigkeiten der Elemente in einem Vektor ausgibt: freqTable <- table(fact). Wir können uns jetzt übrigens auch eine "proportion table" erstellen, welche die Proportionen der Elemente anzeigt: propTable <- (freqTable). Beachte, dass man hier die bereits erstellte table als Argument angeben muss. So, nun haben wir alle Vorbereitungen getroffen (war ja nicht viel) und können einen Plot erstellen: barplot(freqTable), oder wer die Prozente an der Seite stehen haben möchte: barplot(propTable). Genauso können wir unser freqTable -Objekt an die pie -Funktion übergeben: pie(freqTable). Plots für die Abhängigkeit zweier numerischer Variablen Um einen Plot zu erstellen, der den Zusammenhang zwischen zwei numerischen Variablen darstellt, brauchen wir eine weitere Variable, die wir nun von x abhängig machen: y <- 4. 2 + 1. 58 * x + rnorm(100, 0, 3). Wir sehen, ein bisschen "Fehler" habe ich hinzugefügt, damit die Korrelation nicht perfekt ist: cor(x, y).
Nun haben wir eine weitere Variable y, die stark mit x korreliert. Dies lässt sich ganz einfach darstellen: plot(x, y) (man kann übrigens auch die "Formel-Schreibweise" verwenden: plot(y ~ x), sprich "y ist abhängig von x"). Auch hier gilt: Wir können den Plot etwas aufwerten, indem wir zum Beispiel die Parameter pch oder wieder col verändern: plot(x, y, pch=16, col="blue", main="Relationship between x and y"). Der Parameter pch bestimmt übrigens den Typen des Punktes (siehe? par für weitere Infos zu den grafischen Parametern, die für grafische base-Funktionen wie z. plot gelten). In einem Plot, der den Zusammenhang zwischen zwei numerischen Variablen darstellt, möchten wir häufig die Regressionslinie anzeigen. Auch das geht in R sehr einfach: Zuerst erstellen wir Das Regressionsmodell: mdl <- lm(y ~ x). Die Funktion lm (für "linear model") rechnet eine Regression für die Angegebene Formel y ~ x. Anschließend können wir unseren Plot verfeinern, indem wir folgendes ausführen: abline(mdl).
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