Übersicht

Das User Interface ist, wie es der Name schon sagt, der Teil der Website, den die Anwender:innen zu Gesicht bekommen. In diesem Teil geht also es weniger darum, wie einzelne Inhalte entstehen, sondern darum, aus welchen Elementen die Website bestehen soll und wie diese angeordnet sein sollen.

Wie bereits erwähnt, soll diese Website die Anwender:innen dazu befähigen, die Stichprobengröße, den Mittelwert, die Standardabweichung und die Anzahl der Balken auszuwählen. Außerdem sollen sie bestimmen können, ob ein Maß der zentralen Tendenz und die Normalverteilungskurve abgebildet werden sollen. Dafür benutzen wir zwei Schieberegler: einen für die Stichprobengröße und einen für die Anzahl der Balken. Des Weiteren brauchen wir ein kleines Auswahlmenü für das Maß der zentralen Tendenz, jeweils ein Zahlen-Input-Feld für Mittelwert und Standardabweichung und Radiobuttons für das Hinzufügen der Normalverteilungskurve. Zusätzlich kann man hier auch noch einen ActionButton einsetzen, um Aktualisierungen des Outputs (Histogramm) manuell auslösen zu können, sobald man bestimmte Eingaben vorgenommen hat. Letztlich muss man noch bestimmen, wo das Histogramm ausgegeben werden soll und schon ist man mit dem User Interface fertig. Zumindest fast… man hat zwar alle Bestandteile zusammen, doch diese müssen auch noch angeordnet werden.

Der fertige R-Code könnte letztlich folgendermaßen aussehen:

ui <- fluidPage(
  titlePanel(
    title = em(strong('Beispiel für die Übersicht in Projekt 7')),
    windowTitle = 'Beispiel für die Übersicht in Projekt 7'),
  hr(),
  plotOutput('Histogramm'),
  hr(),
  wellPanel(
    sliderInput(inputId = 'Stichprobengroesse',
                label = 'Stichprobengröße',
                value = 1000, min = 100, max = 10000, step = 100),
    sliderInput(inputId = 'Breaks',
                label = 'Balken im Histogramm',
                value = 10, min = 2, max = 100),
    fluidRow(
      column(6, numericInput(inputId = 'Mittelwert',
                             label = 'Mittelwert',
                             value = 100, min = -1000, max = 1000)),
      column(6, selectInput(inputId = 'Mass',
                            label = 'Maß der zentralen Tendenz (Stichprobe)',
                            choices = c('Kein Maß', 'Median', 'Mittelwert')))
    ),
    fluidRow(
      column(6, numericInput(inputId = 'Standardabweichung',
                             label = 'Standardabweichung',
                             value = 15, min = 0, max = 1000)),
      column(3, radioButtons(inputId = 'Normalverteilung',
                            label = 'Normalverteilungskurve einzeichnen',
                            inline = TRUE,
                            choices = c('Ja', 'Nein'),
                            selected = 'Nein')),
      column(3,
             br(),
             actionButton(inputId = 'Update',
                          label = 'Histogramm aktualisieren'))
    )
  ),
  hr()
)

Das User Interface kann man sich auch schon anschauen, indem man den folgenden Code ausführt:

server <- function(input, output, session) {

}

shinyApp(ui, server)

Die Frage, die sich zunächst stellt, ist: Worauf muss ich eigentlich achten? Was muss ich machen?

Für eine vollständige Website brauchen wir nur noch das Histogramm. Dieses ist in zweierlei Hinsicht abhängig von den Inputs: Zum einen wird der Datensatz durch die Inputs Stichprobengröße, Mittelwert und Standardabweichung beeinflusst, zum anderen wird die Abbildung selbst durch die Breaks, das Maß der zentralen Tendenz und die Normalverteilungskurve beeinflusst.

Der R-Code dazu sieht folgendermaßen aus:

server <- function(input, output, session) {
  rv <- reactiveValues(data = rnorm(1000, mean = 100, sd = 15))
  observeEvent(input$Update, {
    rv$data <- rnorm(input$Stichprobengroesse,
                     mean = input$Mittelwert,
                     sd = input$Standardabweichung)
  })
  output$Histogramm <- renderPlot({
    zentraleTendenz <- input$Mass
    Normalverteilungskurve <- input$Normalverteilung
    hist(rv$data, breaks = input$Breaks, freq = FALSE)
    if(Normalverteilungskurve == 'Ja'){
      curve(
        dnorm(x,
              mean = isolate(input$Mittelwert),
              sd = isolate(input$Standardabweichung)),
        add = TRUE, lwd = 3)
    }
    if(zentraleTendenz == 'Median'){
      abline(v = median(rv$data), lwd = 1, col = 'orange')
    } else if (zentraleTendenz == 'Mittelwert'){
      abline(v = mean(rv$data), lwd = 1, col = 'red')
    } else {}
  })
}