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% margins by default, and it is still possible to overwrite the defaults
% using explicit options in \includegraphics[width, height, ...]{}
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\pdfstringdefDisableCommands{\renewcommand{\sout}{}}
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%%% Use protect on footnotes to avoid problems with footnotes in titles
\let\rmarkdownfootnote\footnote%
\def\footnote{\protect\rmarkdownfootnote}
%%% Change title format to be more compact
\usepackage{titling}
% Create subtitle command for use in maketitle
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\begin{center}\large#1\end{center}
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}
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\title{Praxis der Datenanalyse}
\pretitle{\vspace{\droptitle}\centering\huge}
\posttitle{\par}
\subtitle{Skript zum Modul}
\author{Sebastian Sauer. Mit Beiträgen von Oliver Gansser, Matthias Gehrke,
Karsten Lübke und Norman Markgraf}
\preauthor{\centering\large\emph}
\postauthor{\par}
\predate{\centering\large\emph}
\postdate{\par}
\date{06 July, 2017}
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\usepackage[bf,singlelinecheck=off]{caption}
%ses:
\pagestyle{headings}
%\setmainfont[UprightFeatures={SmallCapsFont=AlegreyaSC-Regular}]{Alegreya}
\usepackage{framed,color}
\definecolor{shadecolor}{RGB}{248,248,248}
\renewcommand{\textfraction}{0.05}
\renewcommand{\topfraction}{0.8}
\renewcommand{\bottomfraction}{0.8}
\renewcommand{\floatpagefraction}{0.75}
%\renewenvironment{quote}{\begin{VF}}{\end{VF}}
\let\oldhref\href
\renewcommand{\href}[2]{#2\footnote{\url{#1}}}
\ifxetex
\usepackage{letltxmacro}
\setlength{\XeTeXLinkMargin}{1pt}
\LetLtxMacro\SavedIncludeGraphics\includegraphics
\def\includegraphics#1#{% #1 catches optional stuff (star/opt. arg.)
\IncludeGraphicsAux{#1}%
}%
\newcommand*{\IncludeGraphicsAux}[2]{%
\XeTeXLinkBox{%
\SavedIncludeGraphics#1{#2}%
}%
}%
\fi
% Hier müsste noch das Chapter mit rein! Sonst gibt es Das nicht in der Ausgabe!
% Daher habe ich das auskommentiert! (NM)
%\renewcommand{\thesection}{\arabic{section}} % ses
\makeatletter
\newenvironment{kframe}{%
\medskip{}
\setlength{\fboxsep}{.8em}
\def\at@end@of@kframe{}%
\ifinner\ifhmode%
\def\at@end@of@kframe{\end{minipage}}%
\begin{minipage}{\columnwidth}%
\fi\fi%
\def\FrameCommand##1{\hskip\@totalleftmargin \hskip-\fboxsep
\colorbox{shadecolor}{##1}\hskip-\fboxsep
% There is no \\@totalrightmargin, so:
\hskip-\linewidth \hskip-\@totalleftmargin \hskip\columnwidth}%
\MakeFramed {\advance\hsize-\width
\@totalleftmargin\z@ \linewidth\hsize
\@setminipage}}%
{\par\unskip\endMakeFramed%
\at@end@of@kframe}
\makeatother
\renewenvironment{Shaded}{\begin{kframe}}{\end{kframe}}
\newenvironment{rmdblock}[1]
{
\begin{itemize}
\renewcommand{\labelitemi}{
\raisebox{-.7\height}[0pt][0pt]{
{\setkeys{Gin}{width=3em,keepaspectratio}\includegraphics{images/icons/#1}}
}
}
\setlength{\fboxsep}{1em}
\begin{kframe}
\item
}
{
\end{kframe}
\end{itemize}
}
\newenvironment{rmdnote}
{\begin{rmdblock}{note}}
{\end{rmdblock}}
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{\begin{rmdblock}{caution}}
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\newenvironment{rmdlove}
{\begin{rmdblock}{love}}
{\end{rmdblock}}
\usepackage{makeidx} % ses
\makeindex % ses
\urlstyle{tt}
\usepackage{amsthm}
\makeatletter
\def\thm@space@setup{%
\thm@preskip=8pt plus 2pt minus 4pt
\thm@postskip=\thm@preskip
}
%NM:
\def\@makechapterhead#1{%
\vspace*{50\p@}%
{\parindent \z@ \raggedright \normalfont
\ifnum \c@secnumdepth >\m@ne
\if@mainmatter
\huge\scshape\bfseries\scshape \@chapapp\space \thechapter
\par\nobreak
\vskip 20\p@
\fi
\fi
\interlinepenalty\@M
\Huge \scshape\bfseries\scshape #1\par\nobreak
\vskip 40\p@
}}
\makeatother
% NM: Zu einem frontmatter gehört auch ein mainmatter, appendix und backmatter! ;-) - Habe ich daher mal eingefügt!
\frontmatter
\usepackage{amsthm}
\newtheorem{theorem}{Theorem}[chapter]
\newtheorem{lemma}{Lemma}[chapter]
\theoremstyle{definition}
\newtheorem{definition}{Definition}[chapter]
\newtheorem{corollary}{Corollary}[chapter]
\newtheorem{proposition}{Proposition}[chapter]
\theoremstyle{definition}
\newtheorem{example}{Example}[chapter]
\theoremstyle{remark}
\newtheorem*{remark}{Remark}
\let\BeginKnitrBlock\begin \let\EndKnitrBlock\end
\begin{document}
\maketitle
{
\hypersetup{linkcolor=black}
\setcounter{tocdepth}{2}
\tableofcontents
}
\listoftables
\listoffigures
\chapter{Placeholder}\label{placeholder}
\chapter{Organisatorisches}\label{organisatorisches}
\mainmatter
\setcounter{chapter}{0} \part{Grundlagen}
\chapter{Rahmen}\label{Rahmen}
\begin{center}\includegraphics[width=0.3\linewidth]{images/FOM} \end{center}
\begin{center}\includegraphics[width=0.1\linewidth]{images/licence} \end{center}
\BeginKnitrBlock{rmdcaution}
Lernziele:
\begin{itemize}
\tightlist
\item
Einen Überblick über die fünf wesentliche Schritte der Datenanalyse
gewinnen.
\item
R und RStudio installieren können.
\item
Einige häufige technische Probleme zu lösen wissen.
\item
R-Pakete installieren können.
\item
Einige grundlegende R-Funktionalitäten verstehen.
\item
Auf die Frage ``Was ist Statistik?'' eine Antwort geben können.
\end{itemize}
\EndKnitrBlock{rmdcaution}
In diesem Skript geht es um die Praxis der Datenanalyse. Mit Rahmen ist
das ``Drumherum'' oder der Kontext der eigentlichen Datenanalyse
gemeint. Dazu gehören einige praktische Vorbereitungen und ein paar
Überlegungen. Zum Beispiel brauchen wir einen Überblick über das Thema.
Voilà (Abb. \ref{fig:fig-prozess}):
\begin{figure}
{\centering \includegraphics[width=0.7\linewidth]{images/Rahmen/Prozess_Datenanalyse}
}
\caption{Der Prozess der Datenanalyse}\label{fig:fig-prozess}
\end{figure}
Datenanalyse, praktisch betrachtet, kann man in fünf Schritte einteilen
(Wickham und Grolemund \protect\hyperlink{ref-r4ds}{2016}). Zuerst muss
man die Daten \emph{einlesen}, die Daten also in R (oder einer anderen
Software) verfügbar machen (laden). Fügen wir hinzu: In \emph{schöner
Form} verfügbar machen; man nennt dies auch \emph{tidy data} (hört sich
cooler an). Sobald die Daten in geeigneter Form in R geladen sind, folgt
das \emph{Aufbereiten}. Das beinhaltet Zusammenfassen, Umformen oder
Anreichern je nach Bedarf. Ein nächster wesentlicher Schritt ist das
\emph{Visualisieren} der Daten. Ein Bild sagt bekanntlich mehr als viele
Worte. Schließlich folgt das \emph{Modellieren} oder das Hypothesen
prüfen: Man überlegt sich, wie sich die Daten erklären lassen könnten.
Zu beachten ist, dass diese drei Schritte - Aufbereiten, Visualisieren,
Modellieren - keine starre Abfolge sind, sondern eher ein munteres
Hin-und-Her-Springen, ein aufbauendes Abwechseln. Der letzte Schritt ist
das \emph{Kommunizieren} der Ergebnisse der Analyse - nicht der Daten.
Niemand ist an Zahlenwüsten interessiert; es gilt, spannende Einblicke
zu vermitteln.
Der Prozess der Datenanalyse vollzieht sich nicht im luftleeren Raum,
sondern ist in einem \emph{Rahmen} eingebettet. Dieser beinhaltet
praktische Aspekte - wie Software, Datensätze - und grundsätzliche
Überlegungen - wie Ziele und Grundannahmen.
\section{Software installieren}\label{software-installieren}
Als Haupt-Analysewerkzeug nutzen wir R; daneben wird uns die sog.
``Entwicklungsumgebung'' RStudio einiges an komfortabler Funktionalität
bescheren. Eine Reihe von R-Paketen (``Packages''; d.h. Erweiterungen)
werden wir auch nutzen. R ist eine recht alte Sprache; viele Neuerungen
finden in Paketen Niederschlag, da der ``harte Kern'' von R lieber nicht
so stark geändert wird. Stellen Sie sich vor: Seit 29 Jahren nutzen Sie
eine Befehl, der Ihnen einen Mittelwert ausrechnet, sagen wir die
mittlere Anzahl von Tassen Kaffee am Tag. Und auf einmal wird der
Mittelwert anders berechnet?! Eine Welt stürzt ein! Naja, vielleicht
nicht ganz so tragisch in dem Beispiel, aber grundsätzlich sind
Änderungen in viel benutzen Befehlen potenziell problematisch. Das ist
wohl ein Grund, warum sich am ``R-Kern'' nicht so viel ändert. Die
Innovationen in R passieren in den Paketen. Und es gibt viele davon; als
ich diese Zeilen schreibe, sind es fast schon 10.000! Genauer: 9937 nach
dieser Quelle: \url{https://cran.r-project.org/web/packages/}. Übrigens
können R-Pakete auch Daten enthalten.
\subsection{R und RStudio
installieren}\label{r-und-rstudio-installieren}
\includegraphics[width=0.10000\textwidth]{images/Rahmen/Rlogo.png}
\includegraphics[width=0.20000\textwidth]{images/Rahmen/rstudiologo.png}
Sie können R unter \url{https://cran.r-project.org} herunterladen und
installieren (für Windows, Mac oder Linux). RStudio finden Sie auf der
gleichnamigen Homepage: \url{https://www.rstudio.com}; laden Sie die
``Desktop-Version'' für Ihr Betriebssystem herunter.
RStudio ist ``nur'' eine Oberfläche (``GUI'') für R, mit einer R von
praktischen Zusatzfunktionen. Die eigentlich Arbeit verrichtet das
``normale'' R, welches automatisch gestartet wird, wenn Sie RStudio
starten (sofern R installiert ist).
Die Oberfläche von RStudio sieht (unter allen Betriebssystemen etwa
gleich) so aus wie in Abbildung \ref{fig:rstudio-screenshot}
dargestellt.
\begin{figure}
{\centering \includegraphics[width=0.7\linewidth]{images/Rahmen/RStudio-Screenshot}
}
\caption{RStudio}\label{fig:rstudio-screenshot}
\end{figure}
Das \emph{Skript-Fenster}\index{Skript-Fenster} ähnelt einem normalem
Text-Editor; praktischerweise finden Sie aber einen Button ``run'', der
die aktuelle Zeile oder die Auswahl ``abschickt'', d.h. in die Konsole
gibt, wo die Syntax ausgeführt wird. Wenn Sie ein Skript-Fenster öffnen
möchten, so können Sie das Icon
\includegraphics{images/Rahmen/new_script.png} klicken (Alternativ:
Ctrl-Shift-N oder File \textgreater{} New File \textgreater{} R Script).
Aus dem Fenster der \emph{Konsole}\index{Konsole} spricht R zu uns bzw.
wir mit R. Wird ein Befehl\index{Funktion} (synonym:
\emph{Funktion}\index{Funktion}) hier eingegeben, so führt R ihn aus. Es
ist aber viel praktischer, Befehle in das Skript-Fenster einzugeben, als
in die Konsole. Behalten Sie dieses Fenster im Blick, wenn Sie Antwort
von R erwarten.
Im Fenster \emph{Umgebung}\index{Umgebung} (engl. ``environment'') zeigt
R, welche Variablen (Objekte) vorhanden sind. Stellen Sie sich die
Umgebung wie einen Karpfenteich vor, in dem die Datensätze und andere
Objekte herumschwimmen. Was nicht in der Umgebung angezeigt wird,
existiert nicht für R.
Im Fenster rechts unten werden mehrere Informationen bereit gestellt,
z.B. werden Diagramme (Plots) dort ausgegeben. Klicken Sie mal die
anderen Reiter im Fenster rechts unten durch.
Wer Shortcuts mag, wird in RStudio überschwänglich beschenkt; der
Shortcut für die Shortcuts ist \texttt{Shift-Alt-K}.
Wenn Sie RStudio starten, startet R automatisch auch. Starten Sie daher,
wenn Sie RStudio gestartet haben, \emph{nicht} noch extra R. Damit
hätten Sie sonst zwei Instanzen von R laufen, was zu Verwirrungen (bei R
und beim Nutzer) führen kann.
\subsection{Pakete}\label{pakete}
Ein Großteil der Neuentwicklungen bei R passiert in sog. `Paketen'
(engl. \emph{packages}), das sind Erweiterungen für R. Jeder, der sich
berufen fühlt, kann ein R-Paket schreiben und es zum `R-Appstore'
(\href{https://cran.r-project.org/}{CRAN}) hochladen. Von dort kann es
dann frei (frei wie in Bier) heruntergeladen werden.
Am einfachsten installiert man R-Pakete in RStudio über den Button
``Install'' im Reiter ``Packages'' (s. Abb.
\ref{fig:fig-install-packages}).
\begin{figure}
{\centering \includegraphics[width=0.7\linewidth]{images/Rahmen/install_packages}
}
\caption{So installiert man Pakete in RStudio}\label{fig:fig-install-packages}
\end{figure}
Ein R-Paket, welches wir gleich benötigen, heißt \texttt{devtools}.
Bitte installieren Sie es schon einmal (sofern noch nicht geschehen).
Sie können auch folgenden Befehl verwenden, um Pakete zu installieren.
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\KeywordTok{install.packages}\NormalTok{(}\StringTok{"devtools"}\NormalTok{, }\DataTypeTok{dependencies =} \OtherTok{TRUE}\NormalTok{) }
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
Aber einfacher geht es über die RStudio-Oberfläche.
Alle Pakete außer \texttt{devtools}, die wir hier benötigen, können über
das R-Paket \texttt{prada} installiert werden. Sie müssen also nur noch
das Paket \texttt{prada}installieren. Mit dem Befehl
\texttt{install\_prada\_pckgs} (aus dem Paket \texttt{prada}) werdenn
dann ggf. eine Reihe weiterer Pakete installiert. Allerdings wohnt
\texttt{prada} nicht im R-Appstore (CRAN), sondern bei
\href{www.github.com}{Github}\footnote{einer Online-Plattform, auf der
man Dateien bereistellen und ihre Veränderungen nachverfolgen kann}.
Um Pakete von Github zu installieren, nutzen wir diesen Befehl (Sie
müssen natürlich online sein):
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\NormalTok{devtools}\OperatorTok{::}\KeywordTok{install_github}\NormalTok{(}\StringTok{"sebastiansauer/prada"}\NormalTok{)}
\KeywordTok{library}\NormalTok{(prada)}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
Sofern Sie online sind, sollte das Paket \texttt{prada} jetzt
installiert sein. Installieren Sie jetzt alle Pakete, die für diesen
Kurs benötigt werden mit dem Befehl \texttt{install\_prada\_pckgs()}.
\BeginKnitrBlock{rmdcaution}
Beim Installieren von R-Paketen könnten Sie gefragt werden, welchen
``Mirror'' Sie verwenden möchten. Das hat folgenden Hintergrund:
R-Pakete sind in einer Art ``App-Store'', mit Namen CRAN (Comprehense R
Archive Network) gespeichert. Damit nicht ein armer, kleiner Server
überlastet wird, wenn alle Studis dieser Welt just gerade beschließen,
ein Paket herunterzuladen, gibt es viele Kopien dieses Servers - seine
Spiegelbilder (engl. ``mirrors''). Suchen Sie sich einfach einen aus,
der in der Nähe ist.
Bei der Installation von Paketen mit
\texttt{install.packages("name\_des\_pakets")} sollte stets der
Parameter \texttt{dependencies\ =\ TRUE} angefügt werden. Also
\texttt{install.packages("name\_des\_pakets",\ dependencies\ =\ TRUE)}.
Hintergrund ist: Falls das zu installierende Paket seinerseits Pakete
benötigt, die noch nicht installiert sind (gut möglich), dann werden
diese sog. ``dependencies'' gleich mitinstalliert (wenn Sie
\texttt{dependencies\ =\ TRUE} setzen).
\EndKnitrBlock{rmdcaution}
Nicht vergessen: Installieren muss man eine Software \emph{nur einmal};
\emph{starten} (laden) muss man die R-Pakete jedes Mal, wenn man sie
vorher geschlossen hat und wieder nutzen möchte.
\begin{quote}
Wenn Sie R bzw. RStudio schließen, werden alle Pakete ebenfalls
geschlossen. Sie müssen die benötigten Pakete beim erneuten Öffnen von
RStudio wieder starten.
\end{quote}
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\KeywordTok{library}\NormalTok{(dplyr) }
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
Der Befehl bedeutet sinngemäß: ``Hey R, geh in die Bücherei (library)
und hole das Buch (package) dplyr!''.
\BeginKnitrBlock{rmdcaution}
Wann benutzt man bei R Anführungszeichen? Das ist etwas verwirrend im
Detail, aber die Grundegel lautet: wenn man Text anspricht. Im Beispiel
oben ``library(dplyr)'' ist ``dplyr'' hier erst mal für R nichts
Bekanntes, weil noch nicht geladen. Demnach müssten \emph{eigentlich}
Anführungsstriche stehen. Allerdings meinte ein Programmierer, dass es
doch so bequemer ist. Hat er Recht. Aber bedenken Sie, dass es sich um
die Ausnahme einer Regel handelt. Sie können also auch schreiben:
library(``dplyr'') oder library(`dplyr'); beides geht.
\EndKnitrBlock{rmdcaution}
\subsection{Hilfe! R startet nicht!}\label{hilfe-r-startet-nicht}
\begin{quote}
Manntje, Manntje, Timpe Te,\\
Buttje, Buttje inne See,\\
myne Fru de Ilsebill\\
will nich so, as ik wol will.
\end{quote}
\emph{Gebrüder Grimm, Märchen vom Fischer und seiner Frau\footnote{\url{https://de.wikipedia.org/wiki/Vom_Fischer_und_seiner_Frau}}}
Ihr R startet nicht oder nicht richtig? Die drei wichtigsten Heilmittel
sind:
\begin{enumerate}
\def\labelenumi{\arabic{enumi}.}
\tightlist
\item
Schließen Sie die Augen für eine Minute. Denken Sie an etwas Schönes
und was Rs Problem sein könnte.
\item
Schalten Sie den Rechner aus und probieren Sie es morgen noch einmal.
\item
Googeln.
\end{enumerate}
Sorry für die schnoddrigen Tipps. Aber: Es passiert allzu leicht, dass
man \emph{Fehler} wie diese macht:
\BeginKnitrBlock{rmdcaution}
OH NO:
\begin{itemize}
\item
install.packages(dplyr)
\item
install.packages(``dliar'')
\item
install.packages(``derpyler'')
\item
install.packages(``dplyr'') \# dependencies vergessen
\item
Keine Internet-Verbindung
\item
library(dplyr) \# ohne vorher zu installieren
\end{itemize}
\EndKnitrBlock{rmdcaution}
Wenn R oder RStudio dann immer noch nicht starten oder nicht richtig
laufen, probieren Sie dieses:
\begin{itemize}
\item
Sehen Sie eine Fehlermeldung, die von einem fehlenden Paket spricht
(z.B. ``Package `Rcpp' not available'') oder davon spricht, dass ein
Paket nicht installiert werden konnte (z.B. ``Package `Rcpp' could not
be installed'' oder ``es gibt kein Paket namens `Rcpp'\,'' oder
``unable to move temporary installation XXX to YYY''), dann tun Sie
folgendes:
\item
Schließen Sie R und starten Sie es neu.
\item
Installieren Sie das oder die angesprochenen Pakete\footnote{\texttt{install.packages("name\_des\_pakets",\ dependencies\ =\ TRUE)}
oder mit dem entsprechenden Klick in RStudio}.
\item
Starten Sie das entsprechende Paket mit
\texttt{library(name\_des\_pakets)}.
\item
Gerade bei Windows 10 scheinen die Schreibrechte für R (und damit
RStudio oder RCommander) eingeschränkt zu sein. Ohne Schreibrechte
kann R aber nicht die Pakete (``packages'') installieren, die Sie für
bestimmte R-Funktionen benötigen. Daher schließen Sie R bzw. RStudio
und suchen Sie das Icon von R oder wenn Sie RStudio verwenden von
RStudio. Rechtsklicken Sie das Icon und wählen Sie ``als Administrator
ausführen''. Damit geben Sie dem Programm Schreibrechte. Jetzt können
Sie etwaige fehlende Pakete installieren.
\item
Ein weiterer Grund, warum R bzw. RStudio die Schreibrechte verwehrt
werden könnten (und damit die Installation von Paketen), ist ein
Virenscanner. Der Virenscanner sagt, nicht ganz zu Unrecht: ``Moment,
einfach hier Software zu installieren, das geht nicht, zu
gefährlich''. Grundsätzlich gut, in diesem Fall unnötig. Schließen Sie
R/RStudio und schalten Sie dann den Virenscanner \emph{komplett} (!)
aus. Öffnen Sie dann R/RStudio wieder und versuchen Sie fehlende
Pakete zu installieren.
\end{itemize}
\BeginKnitrBlock{rmdcaution}
Verwenden Sie möglichst die neueste Version von R, RStudio und Ihres
Betriebssystems. Ältere Versionen führen u.U. zu Problemen; je älter,
desto Problem\ldots{} Updaten Sie Ihre Packages regelmäßig z.B. mit
\texttt{update.packages()} oder dem Button ``Update'' bei RStudio
(Reiter \texttt{Packages}).
\EndKnitrBlock{rmdcaution}
\subsection{Vertiefung: Zuordnung von Paketen zu
Befehlen}\label{funs-pckgs}
\emph{Woher weiß man, welche Befehle (oder auch Daten) in einem Paket
enthalten sind?}
Eine einfache Möglichkeit ist es, beim Reiter `Pakete' auf den Namen
eines der installierten Pakete zu klicken. Daraufhin öffnet sich die
Dokumentation des Pakets und man sieht dort alle Befehle und Daten
aufgeführt (s. Abbildung \ref{fig:pakete-hilfe}). Übrigens sehen Sie
dort auch die Version eines Pakets (vielleicht sagt jemand mal zu Ihnen,
``Sie sind ja outdated'', dann schauen Sie mal auf die die
Paket-Versionen).
\begin{figure}
{\centering \includegraphics[width=0.5\linewidth]{images/Rahmen/hilfe_pakete}
}
\caption{Hier werden Sie geholfen: Die Dokumentation der R-Pakete}\label{fig:pakete-hilfe}
\end{figure}
Für geladenen Pakete kann man auch den Befehl \texttt{help} nutzen, z.B.
\texttt{help(ggplot2)}.
\emph{Und umgekehrt, woher weiß ich, in welchem Paket ein Befehl
`wohnt'?}
Probieren Sie den Befehl \texttt{help.search("qplot")}, wenn Sie wissen
möchten, in welchem Paket \texttt{qplot} zuhause ist.
\texttt{help.search} sucht alle Hilfeseiten von \emph{installierten}
Paketen, in der der Suchbegriff irgendwie vorkommt. Um das Paket eines
\emph{geladenen} Befehl zu finden, hilft der Befehl \texttt{find}:
\texttt{find("qplot")}.
Sie können auch den Befehl \texttt{find\_fun}s aus dem Paket
\texttt{prada} nutzen:
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\NormalTok{prada}\OperatorTok{::}\KeywordTok{find_funs}\NormalTok{(}\StringTok{"select"}\NormalTok{)}
\CommentTok{#> # A tibble: 5 x 3}
\CommentTok{#> package_name builtin_pckage loaded}
\CommentTok{#> <chr> <lgl> <lgl>}
\CommentTok{#> 1 dplyr FALSE FALSE}
\CommentTok{#> 2 MASS TRUE FALSE}
\CommentTok{#> 3 plotly FALSE FALSE}
\CommentTok{#> 4 raster FALSE FALSE}
\CommentTok{#> 5 VGAM FALSE FALSE}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
In diesem Skript sind am Ende jedes Kapitels die jeweils besprochenen
(neuen) Befehle aufgeführt - inklusive ihres Paketes. Falls bei einem
Befehl kein Paket angegeben ist, heißt das, dass der Befehl im
`Standard-R' wohnt - Sie müssen kein weiteres Paket laden\footnote{Eine
Liste der Pakete, die beim Standard-R enthalten sind (also bereits
installiert sind) finden Sie
\href{https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/doc/html/packages.html}{hier}}.
Also zum Beispiel \texttt{ggplot2::qplot}: Der \emph{Befehl}
\texttt{qplot} ist im \emph{Paket} \texttt{ggplot2} enthalten. Das
Zeichen \texttt{::} trennt also Paket von Befehl.
\BeginKnitrBlock{rmdcaution}
Manche Befehle haben Allerweltsnamen (z.B. `filter'). Manchmal gibt es
Befehle mit gleichem Namen in verschiedenen Paketen; besonders Befehle
mit Allerweltsnamen (wie `filter') sind betroffen (`mosaic::filter' vs.
`dplyr::filter'). Falls Sie von wirre Ausgaben bekommen oder diffuse
Fehlermeldung kann es sein, kann es sein, dass R einen Befehl mit dem
richtigen Namen aber aus dem `falschen' Paket zieht. Geben Sie im
Zweifel lieber den Namen des Pakets vor dem Paketnamen an, z.B. so
\texttt{dplyr::filter}. Der `doppelte Doppelpunnkt' trennt den
Paketnamen vom Namen der Funtion.
\EndKnitrBlock{rmdcaution}
Außerdem sind zu Beginn jedes Kapitels die in diesem Kapitel benötigten
Pakete angegeben. Wenn sie diese Pakete laden, werden alle Befehle
dieses Kapitels funktionieren\footnote{es sei denn, sie tun es nicht}.
\emph{Wie weiß ich, ob ein Paket geladen ist?}
Wenn der Haken im Reiter `Packages' gesetzt ist (s. Abbildung
\ref{fig:pakete-hilfe}), dann ist das Paket geladen. Sonst nicht.
\subsection{Datensätze}\label{daten}
Die folgenden Datensätze sind entweder im Paket \texttt{prada} enthalten
oder können aus anderen Paketen geladen werden. Um Daten aus einem Paket
zu laden, gibt es den Befehl \texttt{data}:
\texttt{data("name\_datenobjekt",\ package\ =\ "Paketname")}. Also zum
Beispiel:
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\KeywordTok{data}\NormalTok{(}\StringTok{"stats_test"}\NormalTok{, }\DataTypeTok{package =} \StringTok{"prada"}\NormalTok{)}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
Wenn ein bestimmtes Paket geladen ist, können Sie auch auf den Parameter
\texttt{package\ =\ ...} verzichten, wenn ihr Datensatz in jedem Paket
wohnt: Geladene Pakete werden vom Befehl \texttt{data} automatisch
durchsucht.
Alternativ können Sie die Daten auch im Ordner \texttt{data} im
Github-Repositorium herunterladen. Gehen Sie auf die Github-Seite dieses
Kurses\footnote{\url{https://github.com/sebastiansauer/Praxis_der_Datenanalyse}},
klicken Sie auf den großen grünen Button ``Clone or download'', wählen
Sie dann ``Download ZIP'', um alle Dateien herunterzuladen. Nach dem
Entzippen können Sie dann auf alle Dateien, inklusive Daten, zugreifen.
\begin{quote}
Die Daten dieses Kurses liegen im Ordner `data'.
\end{quote}
\begin{itemize}
\tightlist
\item
Datensatz \texttt{profiles} aus dem R-Paket \{okcupiddata\} (Kim und
Escobedo-Land \protect\hyperlink{ref-kim2015okcupid}{2015}); es
handelt sich um Daten von einer Online-Singlebörse
\item
Datensatz \texttt{stats\_test} aus dem R-Paket \{prada\} (Sauer
\protect\hyperlink{ref-Sauer_2017}{2017}\protect\hyperlink{ref-Sauer_2017}{a});
es handelt sich um Ergebnisse einer Statistikklausur (einer
Probeklausur)
\item
Datensatz \texttt{flights} aus dem R-Paket \{nycflights13\} (RITA
\protect\hyperlink{ref-nycflights13}{2013}); es handelt sich um
Abflüge von den New Yorker Flughäfen
\item
Datensatz \texttt{wo\_men}, URL: \url{https://osf.io/ja9dw} (Sauer
\protect\hyperlink{ref-Sauer_2017a}{2017}\protect\hyperlink{ref-Sauer_2017a}{b});
es handelt sich um Körper- und Schuhgröße von Studierenden
\item
Datensatz \texttt{extra} aus dem R-Paket \{prada\} (Sauer
\protect\hyperlink{ref-Sauer_2016}{2016}); es handelt sich die
Ergebnisse einer Umfrage zu Extraversion
\item
Datensatz \texttt{titanic\_train} aus dem Paket \{titanic\} von
\href{https://www.kaggle.com/c/titanic/data}{kaggle}; es handelt sich
um Überlebensraten vom Titanic-Unglück.
\item
Datensatz \texttt{Affairs} aus dem Paket \{AER\} (Fair
\protect\hyperlink{ref-fair1978theory}{1978}); es handelt sich um eine
Umfrage zu außerehehlichen Affären.
\end{itemize}
Wie man Daten in R `einlädt' (Studierende sagen gerne `ins R
hochladen'), besprechen wir im Kapitel \ref{daten-einlesen}.
\section{ERRRstkontakt}\label{errrstkontakt}
\subsection{R-Skript-Dateien}\label{r-skript-dateien}
Ein neues \emph{R-Skript}\index{R-Skript} im RStudio können Sie z.B.
öffnen mit \texttt{File-New\ File-R\ Script}. Schreiben Sie dort Ihre
R-Befehle; Sie können die Skriptdatei speichern, öffnen, ausdrucken,
übers Bett hängen\ldots{} R-Skripte können Sie speichern (unter
\texttt{File-Save}) und öffnen. R-Skripte sind einfache Textdateien, die
jeder Texteditor verarbeiten kann. Nur statt der Endung \texttt{.txt},
sind R-Skripte stolzer Träger der Endung \texttt{.R}. Es bleibt aber
eine schnöde Textdatei. Geben Sie Ihren R-Skript-Dateien die Endung
``.R'', damit erkennt RStudio, dass es sich um ein R-Skript handelt und
bietet ein paar praktische Funktionen wie den ``Run-Button''.
\subsection{Datentypen in R}\label{datentypen-in-r}
Die (für diesen Kurs) wichtigsten Datentypen von R sind in Tabelle
\ref{tab:datentypen} aufgeführt (vgl. (\emph{Programmieren mit R}
\protect\hyperlink{ref-ligges}{2009})).
\begin{table}
\caption{\label{tab:datentypen}Wichtige Datentypen in R}
\centering
\begin{tabular}[t]{l|l|l}
\hline
Name & Beschreibung & Beispiel\\
\hline
Name & Beschreibung & Beispiel\\
\hline
NULL & die leere Menge & NULL\\
\hline
logical & Logische Ausdrücke & TRUE\\
\hline
integer & Ganze Zahl & 3\\
\hline
factor & nominale Variablen & "weiblich"\\
\hline
numeric & Reelle Zahl & 2.71\\
\hline
character & Text & "Schorsch"\\
\hline
\end{tabular}
\end{table}
All diese Datentypen (mit Ausnahme der leeren Menge) sind als
\emph{Vektoren}\index{Vektoren} angelegt, also mehreren Elementen (z.B.
Zahlen), die zu einem Ganzen (wie in einer Liste) verknüpft sind.
\emph{Faktoren} sind ganz interessant, weil die einzelnen Ausprägungen
(\emph{Faktorstufen}\index{Faktorstufen} genannt) für R als Zahlen
gespeichert sind (z.B. ``Frau Müller und Herr Schorsch'' = 1). Wenn ein
Vektor aus 100 Mal diesem Text (``Frau Müller\ldots{}'') besteht, muss R
nur 100 mal 1 speichern und einmal die Zuordnung, was die 1 bedeutet.
Spart Speicher. Außerdem kann man definieren, was alles eine Faktorstufe
ist (z.B. nur ``Mann'' und ``Frau''). Andere Eingaben sind dann nicht
möglich; das kann praktisch sein, wenn man von vornerein nur bestimmte
Ausprägungen zulassen möchte. Textvariablen sind da entspannter:
Jeglicher Art von Text ist erlaubt. Text ist in R immer in
Anführungszeichen (einfach oder doppelt) zu setzen.
Für die praktische Datenanalyse ist der \texttt{dataframe}
(\emph{Dataframe}\index{Dataframe}; auch Datentabelle\index{Dataframe}
oder Datensatz\index{Dataframe}) am wichtigsten. Grob gesagt handelt es
sich dabei um eine Tabelle, wie man sie aus Excel kennt. Etwas genauer
ist eine Kombination von Vektoren mit gleicher Länge, so dass eine
`rechteckige' Datenstruktur entsteht. Alle Spalten (d.h. Vektoren) haben
einen Namen, so dass es `Spaltenköpfe' gibt. Eine neuere Variante von
Dataframes sind \emph{tibbles} (Tibbles)\index{Tibbles}, die \emph{auch}
Dataframes sind, aber ein paar praktische Zusatzeigenschaften aufweisen
(normale Dataframes können sich manchmal in einfache Vektoren auflösen;
Tibbles tun dies nie).
\subsection{Hinweise}\label{hinweise}
Unser erster Kontakt mit R! Ein paar Anmerkungen vorweg:
\begin{itemize}
\tightlist
\item
R unterscheidet zwischen Groß- und Kleinbuchstaben, d.h. \texttt{Oma}
und \texttt{oma} sind zwei verschiedene Dinge für R!
\item
R verwendet den Punkt \texttt{.} als Dezimaltrennzeichen.
\item
Fehlende Werte werden in R durch \texttt{NA} kodiert.
\item
Kommentare werden mit dem Rautezeichen \texttt{\#} eingeleitet; der
Rest der Zeile von von R dann ignoriert.
\item
\emph{Variablennamen}\index{Variablen} in R sollten mit Buchstaben
beginnen; ansonsten dürfen nur Zahlen und Unterstriche (\texttt{\_})
enthalten sein. Leerzeichen sollte man meiden. Das gilt auch für
Spaltennamen.
\item
Um den Inhalt einer Variablen auszulesen, geben wir einfach den Namen
des Objekts ein (und schicken den Befehl ab).
\item
Bleiben Sie konsistent, in der Art und Weise, wie Sie Ihre Syntax
schreiben. Ein Vorschlag zum `Syntax-Stil' finden Sie
\href{http://adv-r.had.co.nz/Style.html}{hier}.
\item
Variablen einen treffenden Namen zu geben, ist nicht immer leicht,
aber wichtig. Namen sollten knapp, aber aussagekräftig sein.
\end{itemize}
\begin{verbatim}
# so nicht:
var
x
dummy
objekt
dieser_name_ist_etwas_lang_vielleicht
# gut:
tips_mw
lm1
\end{verbatim}
\subsection{Text und Variablen
zuweisen}\label{text-und-variablen-zuweisen}
Man kann einer Variablen auch Text zuweisen (im Gegensatz zu Zahlen):
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\NormalTok{y <-}\StringTok{ "Hallo R!"}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
Man kann auch einer Variablen eine andere zuweisen:
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\NormalTok{y <-}\StringTok{ }\NormalTok{x}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
Wird jetzt y mit dem Inhalt von x überschrieben oder umgekehrt? Der
Zuweisungspfeil \texttt{\textless{}-} macht die Richtung der Zuweisung
ganz klar. Zwar ist in R das Gleichheitszeichen synonym zum
Zuweisungspfeil erlaubt, aber der Zuweisungspfeil macht die Sache
glasklar und sollte daher bevorzugt werden.
Man kann auch einer Variablen \emph{mehr als} einen Wert zuweisen:
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\NormalTok{x <-}\StringTok{ }\KeywordTok{c}\NormalTok{(}\DecValTok{1}\NormalTok{, }\DecValTok{2}\NormalTok{, }\DecValTok{3}\NormalTok{)}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
Dieser Befehl erzeugt eine ``Spalte'' (einen Vektor). Will man einer
Variablen \emph{mehr als} einen Wert zuweisen, muss man die Werte erst
in einen Vektor ``zusammen binden''; das geht mit dem Befehl \texttt{c}
(vom engl. ``\emph{\textbf{c}ombine}'').
\subsection{Funktionen aufrufen}\label{funktionen-aufrufen}
Um einen \emph{Befehl}\index{Befehl, Funktion} (präziser aber synonym
hier: eine Funktion) aufzurufen, geben wir ihren Namen an und definieren
sog. \emph{Parameter}\index{Parameter eines R-Befehls} in einer runden
Klammer, z.B. so:
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\NormalTok{wo_men <-}\StringTok{ }\KeywordTok{read.csv}\NormalTok{(}\StringTok{"data/wo_men.csv"}\NormalTok{)}
\end{Highlighting}
\end{Shaded}
Allgemein gesprochen:
\begin{verbatim}
funktionsname(parametername1 = wert1, parametername2 = wert2, ...)
\end{verbatim}
Die drei Punkte \texttt{...} sollen andeuten, dass evtl. weitere
Parameter zu übergeben wären. Die Reihenfolge der Parameter ist
\emph{egal} - wenn man die Parameternamen anführt. Ansonsten muss man
sich an die Standard-Reihenfolge, die eine Funktion vorgibt halten:
\begin{Shaded}
\begin{Highlighting}[]
\CommentTok{#ok:}
\NormalTok{wo_men <-}\StringTok{ }\KeywordTok{read.csv}\NormalTok{(}\DataTypeTok{file =} \StringTok{"data/wo_men.csv"}\NormalTok{, }\DataTypeTok{header =} \OtherTok{TRUE}\NormalTok{, }\DataTypeTok{sep =} \StringTok{","}\NormalTok{)}
\NormalTok{wo_men <-}\StringTok{ }\KeywordTok{read.csv}\NormalTok{(}\StringTok{"data/wo_men.csv"}\NormalTok{, }\OtherTok{TRUE}\NormalTok{, }\StringTok{","}\NormalTok{)}
\NormalTok{wo_men <-}\StringTok{ }\KeywordTok{read.csv}\NormalTok{(}\DataTypeTok{header =} \OtherTok{TRUE}\NormalTok{, }\DataTypeTok{sep =} \StringTok{","}\NormalTok{, }\DataTypeTok{file =} \StringTok{"data/wo_men.csv"}\NormalTok{)}
\CommentTok{# ohno:}
\NormalTok{wo_men <-}\StringTok{ }\KeywordTok{read.csv}\NormalTok{(}\OtherTok{TRUE}\NormalTok{, }\StringTok{"data/wo_men.csv"}\NormalTok{, }\StringTok{","}\NormalTok{)}
\end{Highlighting}