Wie angekündigt finden Sie im Folgenden nun nochmal Aufgaben, die sich auf die Tutorials 1 bis 3 beziehen.
Zunächst wollen wir nochmal Übungen mit einem kleinen, ausgedachten Datensatz durchführen. Stellen Sie sich dafür vor, dass Sie im Rahmen Ihres Studiums haben eine Untersuchung mit 10 Studierenden durchgeführt. Dabei haben Sie das Alter (in ganzen Zahlen), das Geschlecht (weiblich, männlich, divers), die deutsche Lieblingsstadt (Berlin, Hamburg, München, Frankfurt, Dresden), sowie die generelle Lebenszufriedenheit, gemessen mit 5 Items, erhoben.
Vorbereitung Laden Sie zunächst den Datensatz fb22 von der pandar-Website. Alternativ können Sie die fertige R-Daten-Datei hier herunterladen. Beachten Sie in jedem Fall, dass die Ergänzungen im Datensatz vorausgesetzt werden. Die Bedeutung der einzelnen Variablen und ihre Antwortkategorien können Sie dem Dokument Variablenübersicht.docx entnehmen.
Prüfen Sie zur Sicherheit, ob alles funktioniert hat:
dim(fb22) ## [1] 159 47 str(fb22) ## 'data.frame': 159 obs. of 47 variables: ## $ prok1 : int 1 4 3 1 2 2 2 3 2 4 .
Aufgabe 1 Lineare Beziehungen zwischen Variablen: Korrelationstest unter \(H_1\) Wir wollen uns ebenfalls die Power für den Korrelationstest ansehen. Dazu müssen wir allerdings korrelierte Variablen generieren. Um das hinzubekommen, müssen wir einige Eigenschaften der Normalverteilung ausnutzen: bspw. dass die Summe zweier normalverteilter Zufallsvariablen wieder normalverteilt ist. Für zwei unabhängige (unkorrelierte) standard-normalverteilte Zufallsvariablen \(X\) und \(Z\), ist die Zufallsvariable \(Y\), die folgendermaßen gebildet wird:
\[Y:= \rho X + \sqrt{1-\rho^2}Z,\]
wieder standard-normalverteilt und um den Korrelationskoeffizienten \(\rho\) korreliert mit \(X\).
Vorbereitung Laden Sie zunächst den Datensatz fb22 von der pandar-Website. Alternativ können Sie die fertige R-Daten-Datei hier herunterladen. Beachten Sie in jedem Fall, dass die Ergänzungen im Datensatz vorausgesetzt werden. Die Bedeutung der einzelnen Variablen und ihre Antwortkategorien können Sie dem Dokument Variablenübersicht.docx entnehmen.
Prüfen Sie zur Sicherheit, ob alles funktioniert hat:
dim(fb22) ## [1] 159 47 str(fb22) ## 'data.frame': 159 obs. of 47 variables: ## $ prok1 : int 1 4 3 1 2 2 2 3 2 4 .
Vorbereitung Laden Sie zunächst den Datensatz fb22 von der pandar-Website. Alternativ können Sie die fertige R-Daten-Datei hier herunterladen. Beachten Sie in jedem Fall, dass die Ergänzungen im Datensatz vorausgesetzt werden. Die Bedeutung der einzelnen Variablen und ihre Antwortkategorien können Sie dem Dokument Variablenübersicht.docx entnehmen.
Aufgabe 1 Erstellen Sie im Datensatz fb22 die Skalenwerte für die Naturverbundenheit, die mit den Items nr1 bis nr6 gemessen wurde. Keines der Items ist invertiert.
Vorbereitung Laden Sie die Daten aus fb22.rda oder direkt von der Website über die gelernten Befehle. Die Bedeutung der einzelnen Variablen und ihre Antwortkategorien können Sie dem Dokument Variablenübersicht.pdf entnehmen.
Aufgabe 1 Untersuchen Sie, welche Arbeitsbranche Sie und Ihre Kommiliton:innen nach dem Studium anstreben!
Vergeben Sie zunächst die korrekten Wertelabels an die Ausprägungen der Variable.
Lassen Sie sich absolute und relative Häufigkeiten ausgeben.
Untersuchen Sie mit den geeigneten Maßen die zentrale Tendenz und Dispersion dieser Variable.