Der Begriff univariate Analyse bezieht sich auf die Analyse einer Variablen. Sie können sich daran erinnern, dass das Präfix „uni“ „eins“ bedeutet.

Es gibt drei gängige Möglichkeiten, eine univariate Analyse einer Variablen durchzuführen:

1. Zusammenfassende Statistiken – Misst den Mittelpunkt und die Streuung von Werten.

2. Häufigkeitstabelle – Beschreibt, wie oft unterschiedliche Werte auftreten.

3. Diagramme – Wird verwendet, um die Verteilung von Werten zu visualisieren.

Dieses Tutorial enthält ein Beispiel für die Durchführung einer univariaten Analyse für die folgende Variable:

#Variable mit 15 Werten erstellen
x <- c(1, 1, 2, 3.5, 4, 4, 4, 5, 5, 6.5, 7, 7.4, 8, 13, 14.2)

Zusammenfassende Statistiken

Wir können die folgende Syntax verwenden, um verschiedene zusammenfassende Statistiken für unsere Variable zu berechnen:

#Mittelwert finden
mean(x)
[1] 5.706667

#Median finden
median(x)

[1] 5

#Bereich finden
max(x) - min(x)

[1] 13.2

#finde den Interquartilsabstand (Spreizung der mittleren 50% der Werte)
IQR(x)

[1] 3.45

#Standardabweichung finden
sd(x)

[1] 3.858287

Häufigkeitstabelle

Wir können die folgende Syntax verwenden, um eine Häufigkeitstabelle für unsere Variable zu erstellen:

#Häufigkeitstabelle erstellen
table(x)

   1    2  3.5    4    5  6.5    7  7.4    8   13  14.2 
   2    1    1    3    2    1    1    1    1    1     1 

Dies sagt uns folgendes:

  • Der Wert 1 kommt 2 mal vor
  • Der Wert 2 kommt 1 mal vor
  • Der Wert 3,5 kommt 1 mal vor

Usw.

Diagramme

Wir können einen Boxplot mit der folgenden Syntax erstellen:

#Boxplot erstellen
boxplot(x)

Unir

Wir können ein Histogramm mit der folgenden Syntax erstellen:

#Histogramm erstellen
hist(x)

Unir

Wir können eine Dichtekurve mit der folgenden Syntax erstellen:

#Dichtekurve erstellen
plot(density(x))

Unir

Jedes dieser Diagramme bietet uns eine einzigartige Möglichkeit, die Verteilung der Werte für unsere Variable zu visualisieren.

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